经验小波变换和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用研究



经验小波变换和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用研究

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经验小波变换和支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 故障诊断技术的国内外发展现状	第11-13页
1.2.1 国外发展现状	第11-12页
1.2.2 国内发展现状	第12-13页
1.3 振动信号处理方法研究	第13-15页
1.3.1 时域信号分析技术	第13页
1.3.2 频域信号分析技术	第13-14页
1.3.3 时频联合分析方法	第14-15页
1.4 论文主要内容及章节安排	第15-17页
第2章滚动轴承的故障机理研究	第17-27页
2.1 滚动轴承的结构	第17页
2.2 滚动轴承的主要失效形式	第17-19页
2.3 滚动轴承的振动机理	第19-23页
2.3.1 滚动轴承的固有振动频率	第19-20页
2.3.2 滚动轴承的振动机理	第20-21页
2.3.3 滚动轴承的故障特征频率	第21-23页
2.4 滚动轴承典型故障的振动特性	第23-26页
2.4.1 内圈损伤时的振动特性	第23-24页
2.4.2 外圈损伤时的振动特性	第24-25页
2.4.3 滚动体损伤时的振动特性	第25-26页
2.5 本章小结	第26-27页
第3章改进的EWT方法在滚动轴承故障诊断中的应用	第27-37页
3.1 经验小波变换理论	第27-29页
3.1.1 EWT理论	第27-28页
3.1.2 EWT频带划分方法	第28-29页
3.2 尺度空间理论	第29-30页
3.3 改进的EWT方法	第30-36页
3.3.1 方法流程	第30-32页
3.3.2 实例信号对比	第32-36页
3.4 本章小结	第36-37页
第4章统计学习理论与支持向量机	第37-49页
4.1 统计学习理论	第37-40页
4.1.1 VC维理论	第37页
4.1.2 学习问题的表示	第37-38页
4.1.3 经验风险最小化原则	第38页
4.1.4 推广性的界	第38-39页
4.1.5 结构风险最小化原则	第39-40页
4.2 二分类的支持向量机	第40-46页
4.2.1 线性支持向量机	第40-44页
4.2.2 非线性支持向量机	第44-46页
4.3 多分类的支持向量机	第46-48页
4.4 基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法	第48页
4.5 本章小结	第48-49页
第5章基于ESEWT和SVM的滚动轴承故障诊断方法	第49-63页
5.1 特征向量的选取	第49-53页
5.2 基于ESEWT和SVM的滚动轴承故障诊断方法	第53-54页
5.3 基于ESEWT和SVM的轴承故障实例分析	第54-62页
5.3.1 滚动轴承故障实验简介	第54-56页
5.3.2 试验数据分析	第56-62页
5.4 本章小结	第62-63页
第6章总结与展望	第63-65页
6.1 论文总结	第63页
6.2 研究展望	第63-65页
致谢	第65-66页
参考文献	第66-70页
攻读硕士期间发表论文情况	第70页

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