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滚动轴承冲击类故障特征增强的非局部均值算法研究
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滚动轴承冲击类故障特征增强的非局部均值算法研究
论文目录
 
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-10页
主要符号说明第10-11页
第一章 绪论第11-18页
　　1.1 课题研究的背景与意义第11-13页
　　　　1.1.1 课题来源第11页
　　　　1.1.2 研究背景第11页
　　　　1.1.3 目的意义第11-13页
　　1.2 国内外研究现状及发展趋势第13-15页
　　　　1.2.1 研究现状第13-14页
　　　　1.2.2 发展趋势第14-15页
　　1.3 本文的主要工作及内容安排第15-18页
　　　　1.3.1 研究内容及其思路第15-16页
　　　　1.3.2 章节安排及内容概述第16-18页
第二章 轴承故障诊断理论基础第18-37页
　　2.1 滚动轴承故障机理第18-21页
　　　　2.1.1 滚动轴承的失效形式第18-20页
　　　　2.1.2 滚动轴承的结构及振动机理第20-21页
　　2.2 滚动轴承的故障特征分析第21-25页
　　　　2.2.1 低频诊断的故障特征频率第22-23页
　　　　2.2.2 高频诊断的固有振动频率第23页
　　　　2.2.3 轴承故障引起的振动特性第23-25页
　　2.3 共振解调原理与技术实现第25-27页
　　　　2.3.1 共振解调技术原理第25-26页
　　　　2.3.2 共振解调技术实现第26-27页
　　2.4 最小熵解卷积第27-30页
　　　　2.4.1 最小熵解卷积理论第27-28页
　　　　2.4.2 实验数据来源第28-29页
　　　　2.4.3 基于MED的故障诊断实现第29-30页
　　2.5 谱峭度第30-34页
　　　　2.5.1 谱峭度理论第30-31页
　　　　2.5.2 工程数据来源第31-32页
　　　　2.5.3 基于SK的故障诊断实现第32-34页
　　2.6 小波包分解第34-36页
　　　　2.6.1 小波包分解理论第34-35页
　　　　2.6.2 基于小波包分解的故障诊断实现第35-36页
　　2.7 本章小结第36-37页
第三章 非局部均值算法及其参数优化第37-53页
　　3.1 非局部均值算法在图形处理中的应用第37-41页
　　　　3.1.1 NLM算法研究背景第37-39页
　　　　3.1.2 NLM图像去噪算法第39-41页
　　3.2 非局部均值算法在滚动轴承故障诊断中的应用第41-43页
　　　　3.2.1 非局部均值算法的一维实现第41-43页
　　　　3.2.2 基于NLM的滚动轴承故障诊断第43页
　　3.3 数据验证与结果分析第43-45页
　　　　3.3.1 高信噪比信号分析第43-44页
　　　　3.3.2 低信噪比信号分析第44-45页
　　3.4 非局部均值算法的缺陷与不足第45-46页
　　3.5 基于PSO参数优化的自适应NLM算法第46-52页
　　　　3.5.1 标准粒子群优化算法第46-47页
　　　　3.5.2 基于粒子群优化NLM的滚动轴承故障诊断模型第47-49页
　　　　3.5.3 实验数据来源第49-50页
　　　　3.5.4 模型验证与结果对比第50-52页
　　3.6 本章小结第52-53页
第四章 NLM权重包络谱的提出及应用第53-69页
　　4.1 基于NLM权重包络谱的滚动轴承诊断第53-58页
　　　　4.1.1 NLM权重包络谱诊断方法第53-54页
　　　　4.1.2 传统NLM诊断与权重包络诊断的区别第54-55页
　　　　4.1.3 模型验证与结果对比第55-58页
　　4.2 权重包络谱的缺陷与不足第58页
　　4.3 基于MED-权重包络谱的滚动轴承故障诊断第58-62页
　　　　4.3.1 MED-NLM权重包络谱融合算法第58-59页
　　　　4.3.2 实验数据来源第59-60页
　　　　4.3.3 模型验证与结果分析第60-62页
　　4.4 基于SK-权重包络谱的滚动轴承故障诊断第62-65页
　　　　4.4.1 SK-NLM权重包络谱融合算法第62-63页
　　　　4.4.2 实验数据来源第63页
　　　　4.4.3 模型验证与结果分析第63-65页
　　4.5 基于小波包分解与权重包络谱的滚动轴承故障特征增强第65-68页
　　　　4.5.1 小波包分解-NLM权重包络谱融合算法第65-67页
　　　　4.5.2 模型验证与结果分析第67-68页
　　4.6 本章小结第68-69页
第五章 基于虚拟仪器的故障诊断系统第69-79页
　　5.1 虚拟仪器介绍第69-70页
　　5.2 故障诊断系统硬件设计第70-71页
　　5.3 软件规划设计和实现第71-77页
　　　　5.3.1 软件规划设计第71-73页
　　　　5.3.2 软件设计实现第73-77页
　　5.4 测试数据分析第77-78页
　　5.5 本章小结第78-79页
第六章 结论与展望第79-82页
　　6.1 结论第79-80页
　　6.2 主要创新点第80-81页
　　6.3 展望第81-82页
参考文献第82-86页
个人简历 在读期间发表的学术论文情况第86-88页
致谢第88页

本篇论文共88页，点击这进入下载页面。
 
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