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机械故障稀疏特征提取及诊断方法研究
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机械故障稀疏特征提取及诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第1章 绪论第12-19页
　　1.1 选题背景及研究意义第12-13页
　　1.2 振动分析诊断技术的研究现状第13-15页
　　1.3 稀疏表示理论的研究进展及其在故障诊断中的应用第15-17页
　　1.4 本文研究内容和结构安排第17-19页
第2章 机械故障振动机理及稀疏表示理论第19-34页
　　2.1 引言第19页
　　2.2 滚动轴承故障振动机理和故障信号特征第19-24页
　　　　2.2.1 滚动轴承故障振动机理第19-21页
　　　　2.2.2 滚动轴承故障信号特征第21-24页
　　2.3 齿轮故障振动机理和振动信号特征第24-28页
　　　　2.3.1 齿轮故障振动机理第24-25页
　　　　2.3.2 故障齿轮振动信号特征第25-28页
　　2.4 信号稀疏表示理论第28-32页
　　　　2.4.1 稀疏系数求解算法第28-30页
　　　　2.4.2 字典构造方式第30-32页
　　2.5 基于稀疏表示的机械故障特征提取及诊断方法的研究思路第32-33页
　　2.6 小结第33-34页
第3章 基于TQWT的早期故障特征提取方法第34-53页
　　3.1 引言第34-35页
　　3.2 TQWT第35-40页
　　　　3.2.1 Q因子概述第35-36页
　　　　3.2.2 TQWT基本理论第36-38页
　　　　3.2.3 TQWT的滤波原理第38-40页
　　3.3 基于TQWT早期故障特征提取方法第40-48页
　　　　3.3.1 提取指标的选取—谱峭度第41-42页
　　　　3.3.2 特征提取步骤第42-43页
　　　　3.3.3 仿真分析第43-48页
　　3.4 故障实验分析第48-52页
　　3.5 小结第52-53页
第4章 基于字典学习的早期故障稀疏特征提取方法第53-70页
　　4.1 引言第53页
　　4.2 特征提取原理第53-55页
　　4.3 故障特征提取算法第55-64页
　　　　4.3.1 改进型K-SVD字典学习算法第55-56页
　　　　4.3.2 特征提取步骤第56-57页
　　　　4.3.3 仿真分析第57-64页
　　4.4 故障实验分析第64-69页
　　4.5 小结第69-70页
第5章 基于组稀疏分类的单一故障诊断方法第70-90页
　　5.1 引言第70页
　　5.2 稀疏分类方法（SRC）第70-73页
　　　　5.2.1 分类原理第70-72页
　　　　5.2.2 SRC对机械振动信号分类的不足第72-73页
　　5.3 组稀疏分类（GSRC）第73-77页
　　　　5.3.1 GSRC的模型第73-74页
　　　　5.3.2 快速求解算法第74-77页
　　5.4 基于GSRC的单一故障诊断方法第77-82页
　　　　5.4.1 诊断原理第77-78页
　　　　5.4.2 诊断步骤第78-79页
　　　　5.4.3 仿真分析第79-82页
　　5.5 故障实验分析第82-89页
　　　　5.5.1 轴承诊断分析第82-85页
　　　　5.5.2 齿轮诊断分析第85-87页
　　　　5.5.3 讨论第87-89页
　　5.6 小结第89-90页
第6章 基于小波包系数稀疏分类的复合故障诊断方法第90-105页
　　6.1 引言第90页
　　6.2 小波包变换原理第90-92页
　　6.3 基于小波包系数稀疏分类的复合故障诊断方法第92-96页
　　　　6.3.1 小波包频带系数的筛选第92-93页
　　　　6.3.2 故障类型的判别第93-94页
　　　　6.3.3 诊断步骤第94-96页
　　6.4 性能测试第96-104页
　　　　6.4.1 仿真测试第96-99页
　　　　6.4.2 故障实验测试第99-104页
　　6.5 小结第104-105页
第7章 总结与展望第105-108页
　　7.1 本文工作总结第105-106页
　　7.2 本文工作展望第106-108页
致谢第108-109页
参考文献第109-118页
附录1 攻读博士学位期间取得的科研成果第118-119页
附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目第119页

本篇论文共119页，点击这进入下载页面。
 
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