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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于冲击特征分析的齿轮故障智能诊断研究
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基于冲击特征分析的齿轮故障智能诊断研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 研究意义及目的第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-13页
    1.4 主要研究内容第13-15页
第二章 齿轮传动系统振动特性第15-21页
    2.1 正常状态下振动特性第16-17页
    2.2 平稳型故障振动特性第17页
    2.3 冲击型故障振动特性第17-19页
    2.4 复合型故障振动特性第19页
    2.5 本章小结第19-21页
第三章 基于幅值谱特征的齿轮故障诊断第21-40页
    3.1 转速变化对信号特征的影响第21-26页
        3.1.1 时域和频域冲击特征分析第21-23页
        3.1.2 常规成分及平稳型故障响应的去除第23-26页
    3.2 基于CNN的齿轮故障诊断模型第26-33页
        3.2.1 卷积神经网络结构第26-29页
        3.2.2 卷积神经网络训练方法第29-32页
        3.2.3 齿轮故障诊断模型第32-33页
    3.3 试验验证第33-38页
    3.4 本章小结第38-40页
第四章 基于时域冲击特征的齿轮故障诊断第40-61页
    4.1 时域冲击特征提取第40-46页
    4.2 基于CNN的齿轮故障诊断模型第46-48页
    4.3 试验验证第48-51页
    4.4 诊断模型泛化性能分析第51-57页
    4.5 诊断模型影响因素分析第57-59页
    4.6 本章小结第59-61页
结论与展望第61-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第68-69页
致谢第69-70页
附件第70页

 
 
论文编号BS3833278,这篇论文共70
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