基于卷积神经网络的胶印机滚动轴承故障诊断方法研究



基于卷积神经网络的胶印机滚动轴承故障诊断方法研究

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基于卷积神经网络的胶印机滚动轴承故障诊断方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
1 绪论	第8-16页
1.1 研究背景	第8-9页
1.2 着墨辊滚动轴承分析	第9-11页
1.2.1 着墨辊滚动轴承的基本结构	第9-10页
1.2.2 滚动轴承故障形式分析	第10-11页
1.3 印刷机故障诊断研究现状	第11-13页
1.4 研究内容及章节安排	第13-16页
2 振动信号处理方法研究	第16-26页
2.1 经验模态分解(EMD)方法研究	第16-19页
2.1.1 本征模式函数概念	第16页
2.1.2 经验模态分解原理及算法流程	第16-18页
2.1.3 经验模态分解缺限分析	第18-19页
2.2 集合经验模态分解(EEMD)方法研究	第19-25页
2.2.1 集合经验模态分解原理及算法流程	第19-21页
2.2.2 EMD和EEMD方法仿真对比	第21-24页
2.2.3 HHT和瞬时频率	第24-25页
2.3 本章小结	第25-26页
3 着墨辊滚动轴承故障诊断模型建立	第26-36页
3.1 卷积神经网络	第26-30页
3.1.1 卷积神经网络基本结构	第26-30页
3.1.2 卷积神经网络的特性	第30页
3.2 基于EEMD与CNN的滚动轴承故障诊断模型	第30-35页
3.2.1 故障诊断模型设计	第31-32页
3.2.2 故障分类模型的训练过程	第32-35页
3.3 本章小结	第35-36页
4 胶印机着墨辊滚动轴承故障诊断实验研究	第36-50页
4.1 实验设备与仪器介绍	第36-38页
4.2 轴承振动信号时域及时频分析	第38-43页
4.3 轴承振动信号时频特征的识别	第43-49页
4.3.1 数据集增强	第43页
4.3.2 故障分类模型的构建	第43-44页
4.3.3 故障诊断结果分析	第44-49页
4.4 本章小结	第49-50页
5 总结与展望	第50-52页
5.1 总结	第50页
5.2 展望	第50-52页
致谢	第52-54页
参考文献	第54-56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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