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基于深度学习网络的风机传动系统主要部件故障诊断的研究

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基于深度学习网络的风机传动系统主要部件故障诊断的研究
论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-19页
  1.1 课题研究背景及意义第11-13页
  1.2 国内外研究现状第13-17页
    1.2.1 风机传动系统故障诊断研究现状第13-16页
    1.2.2 深度学习的研究现状第16-17页
  1.3 本文的主要内容和结构安排第17-19页
第二章 风机轴承与齿轮振动信号的预处理第19-34页
  2.1 引言第19页
  2.2 风机轴承与齿轮振动数据预处理内容第19-23页
    2.2.1 轴承振动数据获取实验介绍第19-20页
    2.2.2 齿轮振动数据获取实验介绍第20-21页
    2.2.3 振动数据多项式趋势项的去除第21-22页
    2.2.4 振动数据的平滑处理第22-23页
  2.3 轴承振动数据预处理实例第23-28页
  2.4 齿轮振动数据预处理实例第28-33页
  2.5 本章小结第33-34页
第三章 基于深度学习网络的风机轴承及齿轮的故障诊断第34-53页
  3.1 引言第34页
  3.2 深度学习网络算法第34-35页
    3.2.1 深度学习的概念第34-35页
    3.2.2 浅层学习和深度学习第35页
  3.3 深度学习的常用方法第35-38页
    3.3.1 堆栈降噪自动编码器第35-36页
    3.3.2 深度信念网络第36-37页
    3.3.3 卷积深度信念网络第37-38页
  3.4 堆栈降噪自动编码器的具体学习第38-41页
    3.4.1 降噪自动编码器第38-40页
    3.4.2 堆栈降噪自动编码网络的参数第40-41页
  3.5 基于堆栈降噪自编码的轴承及齿轮的故障诊断第41-52页
    3.5.1 基于堆栈降噪自编码网络的轴承故障诊断的研究第41-47页
    3.5.2 基于堆栈降噪自编码网络的齿轮故障诊断的研究第47-52页
  3.6 本章小结第52-53页
第四章 基于特征提取和深度学习网络的轴承及齿轮的故障诊断第53-64页
  4.1 引言第53页
  4.2 建立特征提取和深度学习网络的风机轴承及齿轮故障诊断模型第53-63页
    4.2.1 特征参数的提取第53-56页
    4.2.2 建立基于深度学习算法的故障诊断模型第56页
    4.2.3 样本的构成第56页
    4.2.4 实例分析第56-60页
    4.2.5 对比试验第60-63页
  4.3 本章小结第63-64页
第五章 基于深度学习网络故障诊断原型系统的设计第64-72页
  5.1 引言第64页
  5.2 系统设计的总体方案第64-66页
  5.3 系统主要模块的设计与实现第66-68页
    5.3.1 用户登录模块第66-68页
    5.3.2 预处理模块第68页
    5.3.3 故障诊断模块第68页
  5.4 系统测试第68-71页
    5.4.1 系统的软硬件要求第68-69页
    5.4.2 系统主界面模块测试第69页
    5.4.3 数据预处理模块测试第69-70页
    5.4.4 深度学习直接诊断模块测试第70页
    5.4.5 深度学习特征提取诊断模块测试第70-71页
  5.5 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
  6.1 总结第72页
  6.2 展望第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第79页

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