城轨列车走行部滚动轴承故障诊断算法研究



城轨列车走行部滚动轴承故障诊断算法研究

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城轨列车走行部滚动轴承故障诊断算法研究

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-9页
目录	第9-11页
1 引言	第11-18页
· 研究背景及意义	第11-12页
· 研究现状	第12-15页
· 轴承故障诊断技术的发展	第12-14页
· 振动信号检测法的研究现状	第14-15页
· 论文研究内容及技术路线	第15-18页
2 滚动轴承振动机理及主要故障分析	第18-24页
· 滚动轴承结构	第18-19页
· 滚动轴承振动机理	第19-21页
· 滚动轴承故障类型	第21-22页
· 本章小结	第22-24页
3 滚动轴承故障诊断理论	第24-43页
· 经验模态分解(EMD)	第24-28页
· IMF能量矩	第28页
· 小波消噪	第28-30页
· AdaBoost	第30-37页
· 集成学习方法	第30-33页
· AdaBoost算法	第33-37页
· 遗传神经网络算法(GNN)	第37-42页
· 本章小结	第42-43页
4 基于EMD的滚动轴承故障特征提取	第43-60页
· 实验方案设计	第43-49页
· 实验平台	第43-45页
· 滚动轴承运行工况设计	第45-47页
· 振动信号采集	第47-49页
· 小波消噪处理	第49-50页
· 特征提取	第50-58页
· 时域分析及时域特征提取	第50-55页
· EMD信号处理及IMF能量特征提取	第55-58页
· 本章小结	第58-60页
5 GNN-AdaBoost算法及其在滚动轴承故障辨识中的应用	第60-85页
· GNN-AdaBoost算法	第60-62页
· GNN算法在滚动轴承故障诊断中的应用	第62-69页
· GNN-AdaBoost算法在滚动轴承故障诊断中的应用	第69-76页
· GNN-AdaBoost算法与GNN算法故障辨识结果对比	第76-84页
· 转速不同工况下的故障辨识结果对比	第77-79页
· 载荷不同工况下的故障辨识结果对比	第79-82页
· 加速度工况下的故障辨识结果对比	第82-84页
· 本章小结	第84-85页
6 结论及展望	第85-87页
· 工作总结	第85页
· 研究展望	第85-87页
参考文献	第87-90页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果	第90-92页
学位论文数据集	第92页

本篇论文共92页，点击这进入下载页面。

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