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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于VPSO-SVDD与WSOM的航空齿轮异常检测与状态辨识
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基于VPSO-SVDD与WSOM的航空齿轮异常检测与状态辨识
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-18页
    1.1 课题研究的背景与意义第8页
    1.2 航空齿轮传动故障诊断技术研究现状第8-9页
    1.3 设备异常检测与状态辨识研究与应用第9-15页
        1.3.1 特征选择算法的研究第9-12页
        1.3.2 基于SVDD的异常检测与性能分析研究第12-13页
        1.3.3 基于SOM故障状态辨识的研究第13-15页
    1.4 本文研究内容与章节安排第15-18页
2 航空齿轮振动信号特征提取第18-32页
    2.1 时域和频域特征提取第18-20页
        2.1.1 时域特征提取第18-19页
        2.1.2 频域特征提取第19-20页
    2.2 基于Morlet小波的特征提取第20-26页
        2.2.1 Morlet小波基本理论第21-22页
        2.2.2 Morlet小波形状因子的选择第22页
        2.2.3 Morlet小波尺度参数的优化第22-26页
    2.3 基于VMD分量的Shannon熵提取第26-30页
        2.3.1 VMD的原理第26-28页
        2.3.2 VMD分解过程第28-30页
    2.4 本章小结第30-32页
3 航空齿轮振动信号特征优化选择第32-42页
    3.1 基于距离的特征优选法第32-33页
    3.2 基于回归特征消去的特征优选法第33-35页
        3.2.1 SVDD-RFE基本原理第33-34页
        3.2.2 SVDD-RFE流程及简单实例第34-35页
    3.3 基于二进制粒子群的特征优化选择算法第35-37页
        3.3.1 标准粒子群基本原理第35-36页
        3.3.2 二进制粒子群算法第36-37页
    3.4 基于ISODATA-BPSO的特征优选法第37-41页
        3.4.1 ISODATA算法原理简介第37-39页
        3.4.2 ISODATA-BPSO特征优选法第39-41页
    3.5 本章小结第41-42页
4 基于VPSO-SVDD的航空齿轮新异类检测第42-66页
    4.1 支持向量数据描述基本理论第42-43页
    4.2 基于核函数与参数优化的SVDD第43-48页
        4.2.1 核函数的选择第43-46页
        4.2.2 变异粒子群优化的SVDD第46-48页
    4.3 方法验证第48-65页
        4.3.1 基于SVDD的航空齿轮箱异常检测及性能测试第48-61页
        4.3.2 航空机匣性能分析第61-65页
    4.4 本章小结第65-66页
5 基于权值优化的WSOM齿轮状态辨识第66-84页
    5.1 自组织映射神经网络基本理论第66-69页
    5.2 SOM权值初值优化及其更新过程的改进第69-71页
        5.2.1 初始权值的设计第69页
        5.2.2 WSOM权值更新方式第69-71页
    5.3 方法验证第71-83页
        5.3.1 基于WSOM的齿轮箱状态辨识第71-75页
        5.3.2 基于ANSYS仿真的齿轮箱状态辨识第75-83页
    5.4 本章小结第83-84页
6 总结与展望第84-86页
    6.1 总结第84-85页
    6.2 展望第85-86页
致谢第86-88页
参考文献第88-92页
附录第92页
    A作者在攻读硕士期间发表的论文目录第92页

 
 
论文编号BS4054943,这篇论文共92
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