基于混合智能的齿轮传动系统集成故障诊断方法研究



基于混合智能的齿轮传动系统集成故障诊断方法研究

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基于混合智能的齿轮传动系统集成故障诊断方法研究

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-13 页
第一章绪论	第13-28 页
· 选题背景与意义	第13-14 页
· 故障诊断的进展与现状	第14-23 页
· 齿轮传动系统的混合智能故障诊断	第23-25 页
· 论文内容和组织结构	第25-28 页
第二章齿轮传动系统故障物理模拟与数据预处理	第28-43 页
· 齿轮传动系统故障分析	第28-30 页
· 齿轮磨损及断齿故障振动分析	第28-29 页
· 轴承故障振动分析	第29-30 页
· 典型齿轮传动系统故障的物理模拟	第30-36 页
· 实验系统	第31-32 页
· 振动数据采集系统	第32-33 页
· 测点位置的选择	第33-34 页
· 齿轮传动系统故障模拟	第34-36 页
· 基于小波分析的齿轮传动系统数据预处理	第36-41 页
· 理论基础	第36-38 页
· 小波消噪原理	第38-39 页
· 小波消噪仿真分析	第39 页
· 齿轮传动系统数据的小波消噪分析	第39-41 页
· 本章小结	第41-43 页
第三章齿轮传动系统故障数据分析	第43-65 页
· 齿轮传动实验数据的频域分析	第43-44 页
· 齿轮传动实验数据的STFT 分析	第44-46 页
· 基于小波分析的齿轮传动系统特征提取技术	第46-51 页
· 适于齿轮传动系统信号分析的小波函数选择	第46-47 页
· 齿轮传动实验数据的小波包分析	第47-51 页
· 齿轮传动系统故障智能EMD 分解	第51-60 页
· 瞬时频率	第51 页
· 本征模函数(IMF)	第51-52 页
· EMD 方法实现过程	第52-53 页
· Hilbert 边际谱	第53-54 页
· 实现EMD 方法的技术难点	第54-55 页
· 智能EMD 分解	第55-60 页
· 实测故障信号的智能EMD 分析	第60-62 页
· 正常信号的智能EMD 分析	第60-61 页
· 齿面磨损和断齿故障信号的智能EMD 分析	第61-62 页
· 轴承外圈故障和内圈故障信号的智能EMD 分解	第62 页
· 齿轮传动系统故障特征提取结果分析	第62-63 页
· 本章小结	第63-65 页
第四章基于混合智能的齿轮传动系统故障识别技术	第65-94 页
· 混合智能系统模式	第65-68 页
· 粗糙-免疫遗传-BP 神经网络混合智能系统总体框架	第68-69 页
· 粗糙集子系统	第69-74 页
· 粗糙集在故障诊断中的应用	第69-70 页
· 粗糙集	第70-73 页
· 粗糙集属性约简	第73 页
· 齿轮传动系统故障特征约简	第73-74 页
· 免疫遗传-改进BP 神经网络子系统	第74-90 页
· 应用神经网络的故障诊断技术	第74-76 页
· 改变误差信号的BP 神经网络	第76-79 页
· 免疫遗传混合神经网络	第79-89 页
· 免疫遗传混合神经网络的仿真实验	第89-90 页
· 粗糙-免疫遗传-BP 神经网络混合智能故障识别过程	第90-92 页
· 本章小结	第92-94 页
第五章齿轮传动系统集成故障诊断技术	第94-103 页
· 信息融合的概念	第94-95 页
· D-S 证据理论	第95-98 页
· D-S 证据理论的基本概念	第96-97 页
· D-S 证据理论的组合规则	第97-98 页
· 目标模式判定规则	第98 页
· 多特征提取方法的集成	第98-101 页
· 本章小结	第101-103 页
第六章主要结论与展望	第103-106 页
· 本文主要研究工作	第103-104 页
· 主要创新点	第104 页
· 有待继续研究的课题	第104-106 页
致谢	第106-107 页
参考文献	第107-115 页
攻读博士学位期间发表的学术论文	第115-116 页
攻读博士学位期间的科研情况	第116-118 页

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