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基于高斯混合隐马尔科夫模型的滚动轴承故障诊断方法研究

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基于高斯混合隐马尔科夫模型的滚动轴承故障诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-21页
  · 课题来源第11页
  · 研究背景和意义第11-13页
  · 机械设备故障诊断技术的研究进展第13-15页
  · 滚动轴承故障诊断技术的国内外研究现状第15-18页
  · 本文研究的主要内容第18-19页
  · 本章小结第19-21页
第二章 滚动轴承单体故障动力学仿真研究第21-29页
  · ADAMS软件简介第21-22页
  · 滚动轴承模型的建立与单体故障动力学仿真第22-28页
    · 正常滚动轴承动力学仿真第22-24页
    · 滚动轴承外圈故障动力学仿真第24-25页
    · 滚动轴承内圈故障动力学仿真第25-26页
    · 滚动轴承滚子故障动力学仿真第26-28页
  · 本章小结第28-29页
第三章 滚动轴承故障诊断特征提取方法第29-43页
  · 傅里叶变换与小波分析第29-30页
  · 小波包分解与重构第30-35页
    · 小波包的概念第30-31页
    · 小波包函数的傅里叶变换第31-32页
    · 小波空间的小波包分解第32页
    · 多分辨分析法第32-34页
    · 小波一维Mallat算法第34-35页
  · 实验系统与故障特征提取第35-42页
  · 本章小结第42-43页
第四章 高斯混合隐马尔科夫模型的基本理论及其应用第43-57页
  · 隐马尔科夫模型基本概念第43-45页
  · 隐马尔科夫模型定义第45-46页
  · 隐马尔科夫模型基本算法第46-52页
    · 前向后向算法第47-49页
    · 维特比算法第49-50页
    · 保姆韦尔奇算法第50-52页
  · 高斯混合隐马尔科夫模型简介第52-56页
    · 高斯混合隐马尔科夫模型的参数重估算法第52-54页
    · 基于高斯混合隐马尔科夫模型的故障诊断方法第54-56页
  · 本章小结第56-57页
第五章 GMM-HMM在滚动轴承故障诊断中的应用第57-71页
  · 滚动轴承故障数据样本介绍与故障特征提取第57页
  · GMM-HMM模型库建立与参数训练第57-64页
  · 高斯混合隐马尔科夫模型的测试与验证第64-68页
  · GMM-HMM和神经网络诊断方法的对比分析第68-70页
  · 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
  · 全文总结第71-72页
  · 研究展望第72-73页
参考文献第73-79页
致谢第79-81页
附录 攻读学位期间参研项目和发表论文第81页

本篇论文共81页,点击这进入下载页面
 
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