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风力发电机组轴承的特征提取及其故障诊断研究

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风力发电机组轴承的特征提取及其故障诊断研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-20页
  1.1 研究背景及意义第10-12页
  1.2 滚动轴承故障诊断研究概况第12-15页
    1.2.1 滚动轴承故障诊断的具体内容第12-13页
    1.2.2 滚动轴承故障诊断技术的发展第13-15页
  1.3 滚动轴承故障诊断研究现状第15-18页
    1.3.1 特征提取方法研究第15-17页
    1.3.2 故障诊断的方法研究第17-18页
  1.4 论文主要研究内容以及章节安排第18-20页
第2章 风力发电机组轴承振动机理以及故障分析第20-26页
  2.1 风力发电机组轴承结构第20页
  2.2 风力发电机组轴承的主要故障形式第20-21页
  2.3 风力发电机组轴承故障分析第21-25页
    2.3.1 轴承振动机理第21-22页
    2.3.2 轴承的固有特征频率以及故障特征频率第22-24页
    2.3.3 故障特征频率实际计算第24-25页
  2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于EMD与SVD的轴承故障特征提取第26-45页
  3.1 经验模态分解理论介绍第26-29页
    3.1.1 本征模态函数第26-27页
    3.1.2 EMD算法的基本原理第27-29页
  3.2 Hilbert变换以及包络谱分析第29-30页
  3.3 EMD算法存在的问题以及改进第30-39页
    3.3.1 EMD的缺陷第30-31页
    3.3.2 EMD端点效应的抑制方法第31-32页
    3.3.3 改进的极值延拓法第32-33页
    3.3.4 改进极值延拓算法验证第33-39页
  3.4 滚动轴承的故障信号分析第39-42页
  3.5 故障特征提取方法第42-44页
    3.5.1 奇异值分解的概念第43页
    3.5.2 实际振动信号的特征提取第43-44页
  3.6 本章小结第44-45页
第4章 基于改进蚁群算法学习的模糊认知图第45-57页
  4.1 模糊认知图理论第45-47页
    4.1.1 模糊认知图的结构第45-46页
    4.1.2 模糊认知图的推理机制第46-47页
  4.2 模糊认知图模型构建第47-48页
  4.3 模糊认知图的学习第48-50页
    4.3.1 权值矩阵学习算法第48-49页
    4.3.2 学习问题建模第49-50页
  4.4 基于非均匀变异算子改进的蚁群算法第50-54页
    4.4.1 候选解的表示第50-51页
    4.4.2 改进蚁群算法具体流程第51-54页
  4.5 实验与对比分析第54-56页
    4.5.1 性能评估参数第54页
    4.5.2 实验结果对比第54-56页
  4.6 本章小结第56-57页
第5章 基于模糊认知图分类器的轴承故障诊断第57-64页
  5.1 常用的分类算法第57-58页
  5.2 模糊认知图分类器的构造第58-59页
    5.2.1 分类器结构第58页
    5.2.2 FCM分类器的构建步骤第58-59页
  5.3 FCM分类器性能验证第59-61页
  5.4 轴承的故障诊断实验第61-63页
  5.5 本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
  6.1 总结第64-65页
  6.2 展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-71页
攻读硕士学位期间获得的科研成果第71页

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