机械诊断现代信号处理及故障识别关键技术研究



机械诊断现代信号处理及故障识别关键技术研究

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机械诊断现代信号处理及故障识别关键技术研究

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-9 页
1 绪论	第9-17 页
· 引言	第9-13 页
· 进行设备状态监测和故障诊断的意义	第10-12 页
· 设备监测与诊断的目标	第12-13 页
· 设备监测与故障诊断技术的发展、现状及展望	第13-14 页
· 故障诊断的基本过程和原理	第13 页
· 设备监测与故障诊断技术的发展、现状	第13-14 页
· 设备监测与故障诊断技术的发展趋势	第14 页
· 关于课题的研究方案	第14-17 页
· 课题的提出	第14-15 页
· 论文研究内容	第15-16 页
· 国内外研究现状	第16-17 页
2 小波分析及其在故障诊断中应用的研究	第17-38 页
· 小波分析理论	第17-23 页
· 小波定义	第17-18 页
· 小波变换的特点	第18-19 页
· 离散小波变换的多分辨率分析	第19-23 页
· 小波分析在机械诊断中的应用	第23-38 页
· 滚动轴承振动信号小波域自适应滤波方法	第23-27 页
· 旋转机械状态的提升小波复合特征识别方法的研究	第27-33 页
· 往复机构混沌振动响应特征辩识	第33-38 页
3 经验模式分解(EMD)在轴承故障诊断中的应用	第38-43 页
· EMD基本原理	第38-39 页
· EMD-AR模型基本算法	第39-40 页
· 滚动轴承诊断实例	第40-41 页
· 结论	第41-43 页
4 独立分量分析(ICA)在机械系统诊断中的应用	第43-48 页
· ICA算法基本原理	第43-44 页
· 振动信号预处理	第43-44 页
· FASTICA算法	第44 页
· 计算机仿真实验	第44-45 页
· 机械状态目标识别可行性验证	第45-48 页
· 支持向量机(SVM)分类算法	第45-46 页
· 实验研究	第46-48 页
5 应用盲解卷积提取机械系统诊断信息	第48-63 页
· 转子-轴承系统卷积识别机理	第48-52 页
· 卷积混叠理论及小波-ICA方法	第48-50 页
· 实验验证	第50-52 页
· 一种新的双谱解卷积方法	第52-56 页
· 算法原理	第52-54 页
· 实验研究	第54-56 页
· 结论	第56 页
· 强干扰下耦合机械系统盲辨识	第56-63 页
· 匹配追踪方法	第56-57 页
· 改进的PCA解卷准则	第57-59 页
· 实验研究	第59-62 页
· 结论	第62-63 页
6 总结与展望	第63-64 页
致谢	第64-65 页
参考文献	第65-68 页
附录: 作者攻读硕士学位期间发表论文情况	第68 页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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