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滚动轴承振动信号特征提取与状态评估方法研究

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滚动轴承振动信号特征提取与状态评估方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-15页
第1章 绪论第15-32页
  1.1 课题研究的背景及意义第15-16页
  1.2 国内外研究现状第16-27页
    1.2.1 滚动轴承故障机理第17-18页
    1.2.2 振动信号特征提取与约简方法现状第18-24页
    1.2.3 滚动轴承故障智能诊断与状态评估方法现状第24-27页
  1.3 文献总结与问题描述第27-29页
  1.4 论文的研究思路与主要内容第29-32页
    1.4.1 研究思路第29-30页
    1.4.2 主要内容第30-32页
第2章 EEMD方法改进及振动信号时频谱分析第32-54页
  2.1 引言第32页
  2.2 EEMD方法第32-35页
    2.2.1 固有模态函数(IMF)第32-33页
    2.2.2 经验模态分解(EMD)第33-34页
    2.2.3 Hilbert谱第34页
    2.2.4 EEMD算法原理及流程第34-35页
  2.3 时频分析方法比较分析第35-38页
    2.3.1 调频调幅信号仿真第35-37页
    2.3.2 小幅周期脉冲与正弦波叠加信号仿真第37-38页
  2.4 EEMD算法改进及敏感IMF自动提取算法第38-41页
    2.4.1 EEMD算法中的参数确定第38-39页
    2.4.2 基于改进EEMD的轴承振动信号敏感IMF自动提取算法第39-41页
  2.5 滚动轴承模型仿真及实验验证第41-46页
    2.5.1 滚动轴承故障模型第41-42页
    2.5.2 仿真及实验结果分析第42-46页
  2.6 滚动轴承实际振动信号实验验证第46-53页
    2.6.1 实验装置及振动数据第46-48页
    2.6.2 实际振动信号实验结果分析第48-53页
  2.7 本章小结第53-54页
第3章 振动信号多域特征提取与约简方法研究第54-75页
  3.1 引言第54页
  3.2 振动信号多域特征提取第54-59页
    3.2.1 时域特征指标第54-55页
    3.2.2 频域特征指标第55-56页
    3.2.3 基于改进EEMD的时域、频域特征提取第56-57页
    3.2.4 改进EEMD结合AR模型的特征提取第57-58页
    3.2.5 改进EEMD结合SVD的特征提取第58-59页
  3.3 振动信号时域、频域和时频域特征集的构造第59-61页
    3.3.1 多状态振动信号敏感IMF数量选取实验第59-60页
    3.3.2 滚动轴承特征库的建立第60-61页
  3.4 基于流形学习的特征约简方法第61-73页
    3.4.1 流形学习算法第61-66页
    3.4.2 LLE算法与其他算法对比实验第66-72页
    3.4.3 LLE算法稳定性实验分析第72-73页
  3.5 本章小结第73-75页
第4章 超球结构多类SVM优化及故障诊断方法第75-107页
  4.1 引言第75页
  4.2 超球结构多类SVM第75-77页
  4.3 超球结构多类SVM的优化第77-91页
    4.3.1 改进的分类规则第77-80页
    4.3.2 标准数据集验证第80-86页
    4.3.3 核参数最优选取范围算法第86-88页
    4.3.4 标准数据集验证第88-91页
  4.4 滚动轴承故障智能诊断方法及实验研究第91-105页
    4.4.1 滚动轴承状态识别方法第91-95页
    4.4.2 滚动轴承状态识别方法对比实验研究第95-105页
  4.5 本章小结第105-107页
第5章 滚动轴承状态评估方法研究第107-132页
  5.1 引言第107页
  5.2 滚动轴承不同故障位置及不同性能退化程度评估方法第107-121页
    5.2.1 基于SVM评估模型的建立第107-109页
    5.2.2 基于SVM的评估方法流程第109-110页
    5.2.3 基于SVM的评估方法实验研究第110-114页
    5.2.4 基于改进超球结构多类SVM评估模型的建立第114-116页
    5.2.5 基于改进超球结构多类SVM评估方法流程第116-117页
    5.2.6 基于改进超球结构多类SVM的评估方法实验研究第117-121页
  5.3 基于全寿命周期数据的滚动轴承状态评估方法第121-130页
    5.3.1 实验设备及实验数据第122页
    5.3.2 基于时域、频域统计指标的评估曲线分析第122-126页
    5.3.3 基于改进超球结构多类SVM评估方法及实验研究第126-130页
  5.4 本章小结第130-132页
结论第132-135页
参考文献第135-147页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第147-149页
致谢第149-150页
个人简历第150页

本篇论文共150页,点击这进入下载页面
 
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