基于EEMD样本熵和模糊聚类的轴承故障诊断方法研究



基于EEMD样本熵和模糊聚类的轴承故障诊断方法研究

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基于EEMD样本熵和模糊聚类的轴承故障诊断方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
· 机械故障诊断的背景和意义	第10-11页
· 机械故障诊断技术发展概况	第11-12页
· 机械故障诊断的内容	第12-13页
· 状态监测技术	第12页
· 故障诊断技术	第12-13页
· 轴承故障诊断的基本内容	第13-17页
· 非自适应分析方法	第13-14页
· 自适应分析方法	第14-15页
· 熵在故障诊断中的应用	第15-16页
· 模式识别在故障诊断中的应用	第16-17页
· 本文的主要研究内容	第17-18页
第2章总体平均经验模式分解研究	第18-31页
· EMD基本概念	第18-21页
· 三次样条插值曲线拟合	第18-19页
· 瞬时频率	第19-20页
· 本征模态函数	第20-21页
· 经验模式分解理论	第21-27页
· EMD的基本算法	第21-23页
· EMD的效果验证	第23-27页
· EEMD原理	第27-30页
· 本章小结	第30-31页
第3章基于样本熵的振动信号特征提取	第31-44页
· 熵理论	第31页
· 几种常用熵	第31-34页
· 信息熵	第31-32页
· 奇异值熵	第32-33页
· 小波能量熵	第33-34页
· Renyi熵	第34页
· 基于样本熵的特征提取	第34-43页
· 样本熵理论	第35-39页
· 基于样本熵的特征提取方法研究	第39-43页
· 本章小结	第43-44页
第4章模糊聚类方法研究	第44-60页
· 聚类基本理论	第44-49页
· 聚类的基本概念	第44-45页
· 聚类相似度度量	第45-48页
· 聚类的基本思路	第48-49页
· 模糊聚类算法	第49-56页
· FCM聚类算法	第49-50页
· GK聚类算法	第50-52页
· GG聚类算法	第52-53页
· 模糊聚类效果检验	第53-56页
· 模糊模式识别	第56-59页
· 择近原则	第56-58页
· 最大隶属度原则	第58-59页
· 本章小结	第59-60页
第5章滚动轴承故障诊断分析实验	第60-78页
· 滚动轴承故障诊断实验数据	第60-61页
· 时频分析	第61-66页
· 不同类型故障时频分析	第61-64页
· 不同损伤程度故障信号时频分析	第64-66页
· 信号去噪	第66-67页
· 不同类型轴承故障诊断	第67-74页
· 轴承振动信号EEMD分解	第67-70页
· 基于样本熵的特征量化	第70-71页
· GG聚类的故障识别	第71-74页
· 轴承不同损伤程度故障诊断	第74-77页
· 本章小结	第77-78页
结论	第78-80页
参考文献	第80-84页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第84-85页
致谢	第85-86页
作者简介	第86 页

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