特征降维与自适应特征提取方法及其在行星齿轮箱故障诊断中的应用研究

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特征降维与自适应特征提取方法及其在行星齿轮箱故障诊断中的应用研究

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特征降维与自适应特征提取方法及其在行星齿轮箱故障诊断中的应用研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-7页
Abstract	第7-13页
1 引言	第13-43页
1.1 课题背景及意义	第13-14页
1.2 行星齿轮箱故障诊断研究进展	第14-21页
1.2.1 基于动力学建模的行星齿轮箱固有特性及故障诊断研究	第14-17页
1.2.2 基于传统特征提取的行星齿轮箱故障诊断研究	第17-21页
1.3 故障模式识别技术概述	第21-27页
1.3.1 概述	第21-22页
1.3.2 基于传统特征提取与分类的故障模式识别	第22-26页
1.3.3 基于自适应特征提取及分类的故障模式识别	第26-27页
1.4 特征降维与参数估计概述	第27-30页
1.5 自适应特征提取方法概述	第30-35页
1.5.1 字典学习概述	第30-32页
1.5.2 深度学习概述	第32-35页
1.6 研究内容及路线	第35-42页
1.6.1 行星齿轮箱的结构与运动特性	第35-38页
1.6.2 行星齿轮箱失效形式分析	第38-41页
1.6.3 研究路线	第41-42页
1.7 本章小结	第42-43页
2 基于多域流形特征的行星齿轮箱故障诊断	第43-67页
2.1 前言	第43-44页
2.2 特征空间构建	第44-46页
2.3 流形学习原理及方法	第46-48页
2.3.1 ISOMAP	第46-47页
2.3.2 LLE	第47页
2.3.3 LTSA	第47-48页
2.4 基于改进的虚假近邻点的参数估计	第48-49页
2.5 概率神经网络	第49-51页
2.6 基于多域流形特征的故障诊断实例分析	第51-65页
2.6.1 实例验证	第51-59页
2.6.2 实验信号分析	第59-65页
2.7 本章小结	第65-67页
3 基于时频分布能量稀疏特征的行星齿轮箱故障诊断	第67-84页
3.1 前言	第67-68页
3.2 时频分布能量特征提取	第68-70页
3.3 能量特征稀疏优化	第70-71页
3.4 基于时频分布能量稀疏特征的故障诊断实例分析	第71-82页
3.4.1 实例验证	第71-76页
3.4.2 实验信号分析	第76-82页
3.5 本章小结	第82-84页
4 基于字典学习与稀疏分类的行星齿轮箱故障诊断	第84-105页
4.1 前言	第84-85页
4.2 基于字典学习的稀疏表示	第85-86页
4.3 K奇异值分解与正交匹配追踪	第86-87页
4.4 稀疏分类	第87-90页
4.5 基于字典学习的稀疏分类应用实例分析	第90-103页
4.5.1 行星轮轴承实验信号分析	第90-101页
4.5.2 齿轮实验信号分析	第101-103页
4.6 本章小结	第103-105页
5 基于卷积神经网络的变转速工况下行星齿轮箱故障诊断	第105-118页
5.1 前言	第105-106页
5.2 卷积运算	第106-107页
5.3 多层感知器	第107-108页
5.4 卷积神经网络智能诊断模型	第108-111页
5.5 卷积神经网络模型训练方法	第111-113页
5.6 基于CNN的故障诊断实例分析	第113-116页
5.6.1 实验说明	第113-114页
5.6.2 实验信号分析	第114-116页
5.7 本章小结	第116-118页
6 结论	第118-121页
6.1 全文总结	第118-119页
6.2 主要创新点	第119-120页
6.3 研究展望	第120-121页
参考文献	第121-135页
作者简历及在学研究成果	第135-139页
学位论文数据集	第139页

本篇论文共139页，点击这进入下载页面。

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