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离散隐马尔科夫模型及其齿轮箱动态故障诊断

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离散隐马尔科夫模型及其齿轮箱动态故障诊断
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
符号说明第9-11页
1 绪论第11-22页
  1.1 课题研究的背景和意义第11页
  1.2 齿轮箱故障诊断技术的研究现状及发展第11-14页
  1.3 动态故障诊断算法技术概况第14-17页
  1.4 隐马尔科夫模型及其在机械故障诊断中的研究现状及发展趋势第17-20页
  1.5 本文主要研究内容第20-22页
2 隐马尔科夫模型第22-38页
  2.1 隐马尔科夫模型第22-30页
    2.1.1 隐马尔科夫模型基本概念第22-26页
    2.1.2 隐马尔科夫模型的基本问题及算法第26-30页
  2.2 HMM实际应用中需要解决的问题第30-34页
    2.2.1 初始模型的选取第30页
    2.2.2 算法下溢问题的解决第30-32页
    2.2.3 隐马尔科夫模型训练算法的改进第32-34页
  2.3 隐马尔科夫模型的动态性第34页
  2.4 基于离散隐马尔科夫模型的故障诊断第34-37页
  2.5 本章小结第37-38页
3 基于单核核函数级联的齿轮箱故障特征降维方法第38-60页
  3.1 齿轮箱的主要故障分析及实验第38-42页
    3.1.1 齿轮箱主要故障分析第38-40页
    3.1.2 齿轮箱故障诊断实验系统第40-42页
  3.2 核主成分分析法原理第42-46页
  3.3 基于单核核函数级联的特征降维方法第46-48页
  3.4 实验验证第48-58页
    3.4.1 实验数据处理及特征提取第48-50页
    3.4.2 1200 r/min下齿轮箱数据特征降维实验第50-53页
    3.4.3 1500 r/min下齿轮箱数据特征降维实验第53-58页
  3.5 本章小结第58-60页
4 基于粒子群优化的DHMM算法及其应用第60-67页
  4.1 粒子群算法原理简介第60-62页
  4.2 基于粒子群算法的DHMM初始观测矩阵优化第62-63页
  4.3 基于DHMM的齿轮箱故障诊断第63-66页
  4.4 本章小结第66-67页
5 基于DHMM的信息融合及其应用第67-74页
  5.1 基于DHMM的信息融合方法第67-71页
  5.2 基于信息融合的齿轮箱故障诊断第71-73页
  5.3 本章小结第73-74页
6 总结与展望第74-76页
  6.1 总结第74-75页
  6.2 展望第75-76页
参考文献第76-82页
攻读硕士学位期间已发表的论文和取得的研究成果第82-83页
致谢第83-84页

本篇论文共84页,点击这进入下载页面
 
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