基于核熵成分分析的滚动轴承状态识别方法研究

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基于核熵成分分析的滚动轴承状态识别方法研究

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基于核熵成分分析的滚动轴承状态识别方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 绪论	第10-22页
1.1 课题背景	第10-11页
1.2 轴承故障诊断概述	第11-15页
1.3 核熵成分分析的研究现状	第15-20页
1.4 论文的主要内容与结构安排	第20-22页
2 基于核熵成分分析的轴承状态识别方法研究	第22-38页
2.1 引言	第22页
2.2 轴承运行状态的高维特征空间构造	第22-25页
2.3 核熵成分分析	第25-29页
2.4 基于KECA算法的轴承状态识别模型	第29-30页
2.5 实验验证	第30-37页
2.6 本章小结	第37-38页
3 基于有监督的核熵成分分析轴承状态识别方法研究	第38-59页
3.1 引言	第38页
3.2 有监督的核熵成分分析	第38-41页
3.3 基于SKECA算法轴承状态识别模型	第41-42页
3.4 实验验证	第42-58页
3.5 本章小结	第58-59页
4 基于组合类别信息核熵成分分析的轴承状态识别方法研究	第59-85页
4.1 引言	第59页
4.2 组合类别信息核熵成分分析	第59-62页
4.3 基于CIKECA算法的状态识别模型	第62-63页
4.4 滚动轴承故障模拟实验装置	第63-68页
4.5 实验结果分析	第68-84页
4.6 本章小结	第84-85页
5 基于加权核熵成分分析的轴承状态识别方法研究	第85-100页
5.1 引言	第85页
5.2 加权核熵成分分析	第85-90页
5.3 基于WKECA算法的轴承状态识别模型	第90-91页
5.4 实验验证	第91-99页
5.5 本章小结	第99-100页
6 总结及展望	第100-102页
6.1 本文工作总结	第100-101页
6.2 下一步工作展望	第101-102页
致谢	第102-104页
参考文献	第104-115页
附录攻读博士学位期间发表的论文目录	第115页

本篇论文共115页，点击这进入下载页面。

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