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旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究

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旋转机械故障诊断与预测方法及其应用研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-15页
1 绪论第15-29页
  1.1 研究背景与意义第15-16页
  1.2 旋转机械故障诊断研究现状第16-22页
    1.2.1 旋转机械故障诊断监测基本方法第16-18页
    1.2.2 时域信号处理技术第18页
    1.2.3 频域信号处理技术第18-19页
    1.2.4 时频联合分析方法第19-22页
  1.3 数学形态学在旋转机械故障诊断中的研究现状第22-23页
  1.4 旋转机械退化状态识别和趋势预测方法研究现状第23-26页
    1.4.1 信号特征提取方法研究第23-24页
    1.4.2 旋转机械故障识别方法研究现状第24页
    1.4.3 旋转机械退化趋势预测模型研究现状第24-26页
  1.5 主要研究思路与研究内容第26-29页
    1.5.1 课题来源第26页
    1.5.2 论文研究内容和章节安排第26-29页
2 基于LMD自适应形态学滤波的滚动轴承故障诊断方法第29-49页
  2.1 引言第29-30页
  2.2 形态学滤波第30-34页
    2.2.1 数学形态学基本理论第30-32页
    2.2.2 数学形态学滤波器第32-33页
    2.2.3 数学形态学结构元素第33-34页
  2.3 基于遗传算法和峭度准则的结构元素自适应算法第34-35页
    2.3.1 遗传算法第34-35页
    2.3.2 形态学结构元素自适应算法第35页
  2.4 LMD理论第35-36页
  2.5 基于LMD形态学滤波在轴承故障诊断中的应用第36-37页
  2.6 数值仿真分析第37-39页
  2.7 试验信号分析第39-46页
    2.7.1 试验平台介绍第39-43页
    2.7.2 滚动轴承故障诊断分析第43-46页
  2.8 本章小结第46-49页
3 基于多元经验模态分解的旋转机械早期故障诊断方法第49-73页
  3.1 引言第49-50页
  3.2 经验模态分解第50-51页
  3.3 MEMD的基本理论第51-56页
    3.3.1 Hammersley序列采样法第51-52页
    3.3.2 MEMD算法第52-53页
    3.3.3 MEMD的滤波特性第53-55页
    3.3.4 互信息第55-56页
    3.3.5 相关系数第56页
  3.4 基于改进的MEMD方法在旋转机械故障诊断中的应用第56-72页
    3.4.1 基于改进的MEMD旋转机械故障诊断方法第56-57页
    3.4.2 数值仿真分析第57-60页
    3.4.3 试验平台介绍第60-62页
    3.4.4 齿轮故障实验第62-66页
    3.4.5 齿轮箱齿轮复合故障诊断实验第66-68页
    3.4.6 轴承微弱故障诊断实验第68-72页
  3.5 本章小结第72-73页
4 基于改进的噪声辅助多元经验模态分解的旋转机械故障诊断方法第73-97页
  4.1 引言第73-74页
  4.2 EEMD原理第74-75页
  4.3 NAMEMD原理第75-76页
  4.4 改进的NAMEMD算法第76页
  4.5 抗混分析第76-79页
  4.6 瞬时频率估计方法第79-81页
    4.6.1 Hilbert变换第79-80页
    4.6.2 Teager能量算子第80-81页
  4.7 基于改进的NAMEMD自适应形态学方法在旋转机械故障诊断中的应用第81-95页
    4.7.1 基于改进的NAMEMD适应形态学旋转机械故障诊断方法第81-82页
    4.7.2 仿真信号分析第82-84页
    4.7.3 旋转机械故障试验第84-95页
  4.8 本章小结第95-97页
5 基于NAMEMD和熵理论的旋转机械故障智能诊断方法第97-117页
  5.1 引言第97-98页
  5.2 熵的基本理论第98-101页
    5.2.1 样本熵理论及参数选取第98-100页
    5.2.2 排列熵理论及参数选取第100-101页
  5.3 支持向量机及参数优化第101-106页
    5.3.1 SVM原理第102-105页
    5.3.2 基于遗传算法的SVM参数优化方法第105-106页
  5.4 基于NAMEMD排列熵和SVM的智能诊断方法在滚动轴承故障诊断中的应用第106-114页
    5.4.1 基于NAMEMD排列熵的滚动轴承故障诊断方法第106-107页
    5.4.2 试验数据分析第107-113页
    5.4.3 比较分析第113-114页
  5.5 本章小结第114-117页
6 滚动轴承故障退化状态检测与趋势预测方法第117-135页
  6.1 引言第117页
  6.2 基于时域统计特征参量的滚动轴承状态检测第117-120页
    6.2.1 轴承全寿命试验第119页
    6.2.2 试验数据分析第119-120页
  6.3 基于改进的NAMEMD排列熵的滚动轴承故障演化状态检测方法第120-125页
    6.3.1 方法介绍第120-121页
    6.3.2 仿真数据分析第121-122页
    6.3.3 试验数据分析第122-125页
  6.4 滚动轴承退化状态趋势预测方法第125-126页
    6.4.1 研究背景第125-126页
    6.4.2 预测模型建立第126页
  6.5 基于NAMEMD,PE和SVR的滚动轴承退化状态趋势预测方法第126-132页
    6.5.1 仿真数据分析第127-129页
    6.5.2 试验数据分析第129页
    6.5.3 预测结果分析第129-132页
  6.6 本章小结第132-135页
7 结论与展望第135-139页
  7.1 结论第135-136页
  7.2 主要创新点第136-137页
  7.3 研究展望第137-139页
参考文献第139-155页
作者简历及其攻读博士学位期间取得的研究成果第155-159页
学位论文数据集第159页

本篇论文共159页,点击这进入下载页面
 
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