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考虑状态监测数据可用性的滚动轴承故障诊断方法 |
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论文目录 |
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摘要 | 第5-6页 | abstract | 第6-7页 | 第一章 绪论 | 第10-18页 | 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 | 1.2 滚动轴承故障诊断研究现状 | 第11-15页 | 1.2.1 基于信号处理的诊断方法 | 第11-14页 | 1.2.2 基于人工智能的诊断方法 | 第14-15页 | 1.3 本文的组织结构 | 第15-18页 | 第二章 理论基础 | 第18-25页 | 2.1 引言 | 第18页 | 2.2 降噪自动编码器 | 第18-19页 | 2.3 增量学习 | 第19-23页 | 2.3.1 增量学习概述 | 第19-21页 | 2.3.2 类别增量学习 | 第21-22页 | 2.3.3 增量学习框架 | 第22-23页 | 2.4 功率谱分析 | 第23-24页 | 2.5 本章小结 | 第24-25页 | 第三章 滚动轴承及信号采集链路故障实验 | 第25-32页 | 3.1 实验台介绍 | 第25-27页 | 3.1.1 滚动轴承故障类型 | 第26页 | 3.1.2 滚动轴承故障数据采集 | 第26-27页 | 3.2 信号采集链路故障信号采集实验方案 | 第27-31页 | 3.2.1 信号采集链路故障类型 | 第27-29页 | 3.2.2 信号采集链路故障数据采集 | 第29-31页 | 3.3 本章小结 | 第31-32页 | 第四章 变转速下滚动轴承的故障诊断方法 | 第32-55页 | 4.1 引言 | 第32-33页 | 4.2 数据预处理 | 第33-37页 | 4.2.1 数据预处理概述 | 第33-34页 | 4.2.2 变转速下的振动信号预处理 | 第34-37页 | 4.3 实验结果分析 | 第37-54页 | 4.3.1 测试片段信号特点 | 第37-44页 | 4.3.2 支持函数值分布特点 | 第44-51页 | 4.3.3 诊断准确率 | 第51-53页 | 4.3.4 数据预处理及模型构建耗时 | 第53-54页 | 4.4 本章小结 | 第54-55页 | 第五章 信号采集链路故障诊断方法 | 第55-64页 | 5.1 引言 | 第55页 | 5.2 数据可用性 | 第55-57页 | 5.2.1 数据可用性概述 | 第55-56页 | 5.2.2 数据可用性研究现状 | 第56-57页 | 5.3 信号采集链路的故障诊断以及结果分析 | 第57-63页 | 5.3.1 实验数据处理 | 第57页 | 5.3.2 时域信号分析 | 第57-60页 | 5.3.3 类别增量学习诊断结果分析 | 第60-63页 | 5.4 本章小结 | 第63-64页 | 第六章 融合数据可用性判定的滚动轴承故障诊断方法 | 第64-76页 | 6.1 引言 | 第64-65页 | 6.2 定转速下融合数据可用性的滚动轴承故障诊断 | 第65-70页 | 6.2.1 定转速下的实验数据处理 | 第65-66页 | 6.2.2 定转速下的数据可用性对故障诊断的影响分析 | 第66-70页 | 6.3 变转速下融合数据可用性的滚动轴承故障诊断 | 第70-75页 | 6.3.1 变转速下的实验数据处理 | 第70-71页 | 6.3.2 变转速下的数据可用性对故障诊断的影响分析 | 第71-75页 | 6.4 本章小结 | 第75-76页 | 第七章 总结与展望 | 第76-78页 | 7.1 全文总结 | 第76-77页 | 7.2 工作展望 | 第77-78页 | 致谢 | 第78-79页 | 参考文献 | 第79-84页 | 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第84页 |
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