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旋转机械非平稳信号微弱特征提取方法研究
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旋转机械非平稳信号微弱特征提取方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
1 绪论第12-26页
　　· 课题来源第12页
　　· 课题研究的背景与意义第12-14页
　　· 相关技术及研究现状第14-23页
　　　　· 微弱特征信号检测的特点第14-15页
　　　　· 非平稳信号微弱特征提取方法研究现状第15-19页
　　　　· 智能故障诊断技术的研究与应用现状第19-22页
　　　　· 旋转机械监测诊断系统的开发与应用现状第22-23页
　　· 本文的主要研究内容和结构安排第23-26页
　　　　· 本文的主要研究内容第23-24页
　　　　· 论文的结构安排第24-26页
2 基于自适应 Morlet 小波的微弱特征提取方法第26-52页
　　· 引言第26-27页
　　· 小波降噪的基本原理及方法第27-29页
　　　　· 小波降噪的基本原理第27页
　　　　· 常用的小波降噪方法第27-29页
　　· 奇异值分解的基本原理第29-30页
　　· 基于参数优化Morlet 小波的微弱特征提取第30-39页
　　　　· 小波变换的滤波特性第30页
　　　　· 母小波的选取与Morlet 小波第30-31页
　　　　· 带宽参数优化第31-32页
　　　　· 尺度参数优化第32-36页
　　　　· 应用与比较第36-39页
　　· 基于SPE 谱的自适应Morlet 小波微弱特征提取第39-50页
　　　　· Morlet 小波的时频分辨率第39-40页
　　　　· 自适应Morlet 小波的设计与实现第40-44页
　　　　· 基于SPE 谱的最佳变换尺度求取第44-45页
　　　　· 试验分析与工程应用第45-50页
　　· 本章小结第50-52页
3 基于重分配谱的微弱特征提取方法第52-80页
　　· 引言第52-53页
　　· 魏格纳时频谱与小波尺度谱第53-56页
　　　　· 魏格纳分布与魏格纳时频谱第53-54页
　　　　· 小波变换与小波尺度谱第54-56页
　　· 重分配尺度谱的时频分布优化方法研究第56-65页
　　　　· 研究现状第56-57页
　　　　· 重分配小尺度谱及时间-带宽积优化第57-61页
　　　　· 基于SVD 的重分配小波尺度谱降噪第61-62页
　　　　· 试验分析与工程应用第62-65页
　　· 基于重分配时频谱和SVD 的微弱特征提取第65-71页
　　　　· 研究现状第65-66页
　　　　· 重分配魏格纳时频谱和SVD 降噪第66-67页
　　　　· 仿真分析第67-69页
　　　　· 应用与比较第69-71页
　　· 基于最优重分配尺度谱的小波脊线提取方法第71-77页
　　　　· 研究现状第71-72页
　　　　· 小波脊线提取原理第72-73页
　　　　· 基于最优重分配尺度谱的小波脊线提取第73-76页
　　　　· 试验信号分析第76-77页
　　· 本章小结第77-80页
4 基于形态奇异值分解和 HHT 的微弱特征提取方法第80-100页
　　· 引言第80-81页
　　· 形态奇异值分解滤波消噪方法的基本原理第81-82页
　　　　· 奇异值分解降噪的基本原理第81页
　　　　· 形态滤波的基本原理第81-82页
　　· HHT 的基本原理第82-87页
　　　　· 本征模态函数第82-84页
　　　　· EMD 的基本原理第84-87页
　　　　· Hilbert 谱和边际谱第87页
　　· 基于形态奇异值分解和HHT 的微弱特征提取第87-95页
　　　　· 噪声对EMD 分解的影响第88-89页
　　　　· 形态奇异值分解滤波消噪方法的实现第89-92页
　　　　· 基于形态奇异值分解预处理的HHT 分析第92-95页
　　· 应用实例第95-98页
　　· 本章小结第98-100页
5 基于微弱特征提取和遗传优化 SVM 的故障诊断方法第100-122页
　　· 引言第100-101页
　　· 小生境遗传算法及其原理第101-105页
　　　　· 遗传算法的基本原理及特点第101-102页
　　　　· 遗传算法的实现步骤第102-104页
　　　　· 小生境遗传算法第104-105页
　　· 支持向量机分类器第105-109页
　　　　· 支持向量机分类的基本原理第106-108页
　　　　· 支持向量机的核函数第108-109页
　　　　· 支持向量机分类器的类型第109页
　　· 基于微弱特征提取和SVM 故障诊断方法实现第109-120页
　　　　· 微弱故障特征的提取与选择第109-111页
　　　　· SVM 的类型与核函数选择第111-112页
　　　　· 基于NGA 的SVM 参数优化第112-114页
　　　　· 诊断实例分析第114-120页
　　· 本章小结第120-122页
6 非平稳信号微弱特征提取模块的设计与应用第122-138页
　　· 引言第122页
　　· 状态监测与故障诊断系统设计第122-125页
　　　　· 需求分析第122页
　　　　· 系统总体设计第122-124页
　　　　· 系统统一构架及界面设计第124-125页
　　· 非平稳信号微弱特征提取模块设计第125-130页
　　　　· HHT 微弱特征提取模块设计第125-127页
　　　　· 小波微弱特征提取模块设计第127-129页
　　　　· 谱图微弱特征提取模块设计第129-130页
　　· 非平稳信号微弱特征提取模块应用第130-137页
　　　　· 小波微弱特征提取模块的应用第131-133页
　　　　· HHT 微弱特征提取模块的应用第133-135页
　　　　· 谱图微弱特征提取模块的应用第135-137页
　　· 本章小结第137-138页
7 结论与展望第138-142页
　　· 结论第138-140页
　　　　· 本文工作总结第138-140页
　　　　· 本文主要创新之处第140页
　　· 研究展望第140-142页
致谢第142-144页
参考文献第144-157页
附录第157-158页
　　A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第157-158页
　　B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第158页

本篇论文共158页，点击这进入下载页面。
 
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