基于自适应线调频基原子分解方法的机械故障诊断研究
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基于自适应线调频基原子分解方法的机械故障诊断研究
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-9页
目录
第9-11页
插图索引
第11-13页
第1章 绪论
第13-27页
· 研究背景与意义
第13-14页
· 机械设备的主要故障机理
第14-16页
· 机械振动信号处理技术
第16-24页
· 时域信号处理技术
第16-20页
· 时域序列的统计分析
第16-19页
· 时间序列模型分析
第19-20页
· 频域信号处理技术
第20-22页
· 时频联合域信号处理技术
第22-24页
· 研究思路与主要研究内容
第24-27页
· 论文的研究思路
第24-25页
· 论文的内容安排
第25-27页
第2章 自适应线调频基原子分解方法研究
第27-45页
· 原子分解方法
第27-28页
2.2 ACAD 方法
第28-35页
· 自适应线调频基字典
第28-31页
2.2.2 ACAD 方法
第31-35页
· 仿真信号分析
第35-43页
· 本章小结
第43-45页
第3章 基于 ACAD 的时域同步平均在齿轮故障诊断中的应用
第45-55页
3.1 基于 ACAD 的时域同步平均原理
第45-47页
· 齿轮振动信号模型
第45-46页
· 时域同步平均方法
第46页
3.1.3 基于 ACAD 的时域同步平均方法
第46-47页
· 故障齿轮仿真信号分析
第47-50页
· 齿轮故障诊断应用实例
第50-54页
· 断齿故障振动信号分析
第50-51页
· 裂纹故障振动信号分析
第51-53页
· 正常齿轮振动信号分析
第53-54页
· 本章小结
第54-55页
第4章 基于 ACAD 阶次包络与循环频率的齿轮故障诊断
第55-64页
4.1 基于 ACAD 的阶次包络与循环频率
第56-57页
· 包络分析与循环频率分析
第56页
4.1.2 基于 ACAD 的阶次包络与循环频率
第56-57页
· 故障齿轮仿真信号分析
第57-59页
· 齿轮故障诊断应用实例
第59-62页
· 裂纹故障振动信号分析
第59-61页
· 正常齿轮振动信号分析
第61-62页
· 本章小结
第62-64页
第5章 基于 ACAD 与神经网络的滚动轴承故障诊断
第64-72页
· 神经网络
第64-68页
· 人工神经元的基本构成
第64-65页
· 人工神经网络的基本构成
第65-66页
5.1.3 多层感知器及 BP 学习算法
第66-68页
5.2 基于 ACAD 与神经网络的滚动轴承故障诊断
第68-70页
· 诊断实例
第70-71页
· 本章小结
第71-72页
结论与展望
第72-75页
参考文献
第75-80页
致谢
第80-81页
附录 A 攻读学位期间发表和录用的论文目录
第81 页
本篇论文共
81
页,
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