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基于EMD和FastICA算法的齿轮箱故障诊断研究
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基于EMD和FastICA算法的齿轮箱故障诊断研究
论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-15页
　　1.1 研究背景和意义第9-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-12页
　　　　1.2.1 齿轮箱故障诊断的研究现状第10-11页
　　　　1.2.2 EMD和FastICA算法的研究现状第11-12页
　　1.3 本文的主要研究内容和组织结构第12-15页
2 齿轮箱的典型故障类型和振动机理分析第15-23页
　　2.1 齿轮箱的典型故障类型第15-17页
　　　　2.1.1 齿轮的典型故障类型第15-16页
　　　　2.1.2 滚动轴承的典型故障类型第16-17页
　　　　2.1.3 轴和箱体典型故障类型第17页
　　2.2 齿轮箱的振动机理分析第17-21页
　　　　2.2.1 齿轮的振动机理分析第18-20页
　　　　2.2.2 滚动轴承的振动机理分析第20-21页
　　2.3 本章小结第21-23页
3 基于EMD和FastICA算法的单通道盲源分离方法研究第23-37页
　　3.1 FastICA算法研究第23-25页
　　3.2 基于FastICA算法的仿真实验研究第25-27页
　　3.3 基于EMD和FastICA算法的单通道盲源分离方法第27-31页
　　　　3.3.1 基于EMD算法的信号分离第29页
　　　　3.3.2 信号源数估计第29-30页
　　　　3.3.3 基于FastICA算法的信号特征提取第30-31页
　　3.4 基于EMD和FastICA算法的单通道盲源分离仿真实验研究第31-35页
　　3.5 本章小结第35-37页
4 基于EMD和FastICA算法的齿轮箱故障诊断实例分析第37-65页
　　4.1 实验方案设计第37-41页
　　　　4.1.1 实验平台第38-40页
　　　　4.1.2 传感器设置第40页
　　　　4.1.3 信号采集第40-41页
　　4.2 基于EMD和FastICA算法的齿轮箱故障特征提取第41-60页
　　　　4.2.1 齿轮箱正常实例分析第41-46页
　　　　4.2.2 齿轮表面磨损故障实例分析第46-51页
　　　　4.2.3 缺齿故障实例分析第51-55页
　　　　4.2.4 复合故障实例分析第55-60页
　　4.3 基于BP神经网络的齿轮箱故障分类第60-63页
　　4.4 本章小结第63-65页
5 总结与展望第65-67页
　　5.1 全文总结第65页
　　5.2 工作展望第65-67页
攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文第67-69页
致谢第69-71页
参考文献第71-73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。
 
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