基于表征学习的滚珠丝杠副系统状态监测与性能评估技术研究

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基于表征学习的滚珠丝杠副系统状态监测与性能评估技术研究

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基于表征学习的滚珠丝杠副系统状态监测与性能评估技术研究

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-13页
第1章绪论	第13-27页
1.1 课题研究背景及意义	第13-14页
1.2 滚珠丝杠副系统构造与失效形式	第14-15页
1.2.1 滚珠丝杠副系统	第14-15页
1.2.2 滚珠丝杠副系统失效形式	第15页
1.3 国内外研究现状	第15-24页
1.3.1 滚珠丝杠副研究现状	第15-17页
1.3.2 状态监测技术研究现状	第17-20页
1.3.3 性能评估技术研究现状	第20-22页
1.3.4 表征学习研究现状	第22-23页
1.3.5 研究现状总结	第23-24页
1.4 研究目标	第24页
1.5 主要研究内容	第24-25页
1.6 论文结构安排	第25-26页
1.7 本章小结	第26-27页
第2章表征学习基础	第27-49页
2.1 字典学习	第27-38页
2.1.1 稀疏编码算法	第29-32页
2.1.2 字典更新	第32-34页
2.1.3 字典学习应用实例	第34-38页
2.2 深度学习	第38-48页
2.2.1 人工神经网络	第39-41页
2.2.2 自编码网络	第41-43页
2.2.3 Softmax回归	第43-44页
2.2.4 微调学习	第44-45页
2.2.5 深度学习应用实例	第45-48页
2.3 本章小结	第48-49页
第3章基于字典学习的滚珠丝杠副轴承状态监测技术	第49-69页
3.1 滚动轴承故障分析	第49-51页
3.2 特征字典构建	第51-56页
3.2.1 在线字典更新	第51-53页
3.2.2 正交匹配追踪	第53-54页
3.2.3 构建字典函数	第54-56页
3.3 包络谱分析	第56-58页
3.3.1 希尔伯特变换	第56页
3.3.2 包络谱分析	第56-58页
3.4 基于字典学习的振动信号去噪技术	第58-59页
3.5 仿真验证	第59-63页
3.6 滚珠丝杠副系统轴承故障检测	第63-67页
3.6.1 实验平台	第63-64页
3.6.2 实验步骤	第64-65页
3.6.3 实验分析	第65-67页
3.7 本章小结	第67-69页
第4章变工况下丝杠状态监测与故障定位	第69-85页
4.1 滚珠丝杠副运动学分析	第69-70页
4.2 基于多项式调频小波的时频分析	第70-76页
4.2.1 短时傅里叶变换	第70-71页
4.2.2 线性调频小波变换	第71-74页
4.2.3 多项式调频小波分析	第74-76页
4.3 提出算法	第76-78页
4.4 实验验证	第78-84页
4.4.1 实验平台	第78-79页
4.4.2 瞬时旋转频率计算	第79-82页
4.4.3 故障时间点计算	第82-83页
4.4.4 故障位置估计	第83-84页
4.5 本章小结	第84-85页
第5章基于深度学习的滚珠丝杠副系统性能评估	第85-117页
5.1 滚珠丝杠副系统性能退化实验设计	第85-93页
5.1.1 实验平台	第86-89页
5.1.2 实验设计	第89-92页
5.1.3 实验结果	第92-93页
5.2 特征提取	第93-109页
5.2.1 时域分析与时域特征提取	第93-95页
5.2.2 频域分析与频率特征提取	第95-97页
5.2.3 时频分析与时频特征提取	第97-109页
5.3 基于深度学习的滚珠丝杠副系统性能评估	第109-112页
5.3.1 去噪自编码神经网络	第109-111页
5.3.2 基于深度学习的性能评估技术	第111-112页
5.4 性能评估结果分析	第112-116页
5.5 本章小结	第116-117页
第6章滚珠丝杠副状态监测与性能评估系统实用化研究	第117-130页
6.1 实用化模型	第117-118页
6.2 实用化数据传输技术	第118-121页
6.2.1 采集端程序	第119-121页
6.2.2 客户端程序	第121页
6.3 基于GPU的计算加速	第121-124页
6.4 系统实现	第124-129页
6.4.1 系统总体结构	第124页
6.4.2 系统总体功能	第124-125页
6.4.3 系统实现	第125-129页
6.5 本章小结	第129-130页
总结与展望	第130-133页
致谢	第133-134页
参考文献	第134-147页
攻读博士学位期间的学术成果与参与项目	第147-148页

本篇论文共148页，点击这进入下载页面。

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