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郑重声明
第一章绪论
1.1课题概述
1.1.1课题的来源
1.1.2课题的提出及意义
1.2齿轮故障诊断技术的发展概况
1.3本文的主要研究内容
1.4本章小结
第二章齿轮的振动机理及特征分析
2.1齿轮的失效形式
2.2齿轮的振动机理
2.2.1齿轮振动的基本参数
2.2.2齿轮振动的数学模型
2.2.3齿轮故障的频谱特征
2.3齿轮的振动特征
2.3.1啮合频率及其各次谐波
2.3.2由调制效应而产生的边频带
2.3.3其它成份
2.4本章小结
第三章齿轮振动信号的分析与特征提取
3.1齿轮信号的时域和频域特征
3.2齿轮信号的常规分析方法
3.2.1时域平均分析
3.2.2时域分析
3.2.3频域分析
3.2.4倒频谱分析
3.3齿轮信号的解调分析方法
3.3.1希尔伯特变换
3.3.2希尔伯特变换解调的原理
3.4本章小结
第四章神经网络在齿轮故障诊断中的应用
4.1人工神经网络的基本原理
4.1.1人工神经元的基本模型
4.1.2人工神经网络的拓扑结构和分类
4.1.3神经网络的特点
4.2 BP神经网络模型及其算法
4.2.1 BP训练算法原理
4.2.2 BP算法的改进
4.3神经网络在齿轮故障诊断中的实际应用
4.3.1确定神经网络的输入与输出
4.3.2网络结构的选择
4.3.3网络的训练和检验
4.4神经网络的局限性
4.5本章小结
第五章基于支持向量机的齿轮故障诊断的研究
5.1统计学习理论
5.1.1 VC维
5.1.2推广性的界
5.1.3结构风险最小化
5.2支持向量机
5.2.1广义最优分类面
5.2.2支持向量机
5.3支持向量机在齿轮故障诊断中的应用
5.3.1用支持向量机方法实现齿轮故障的二分类
5.3.2支持向量机的多分类算法
5.3.3用一对多方法实现少样本的齿轮多故障分类
5.4本章小结
第六章结论与展望
6.1本文的主要工作和结论
6.2展望
参考文献
致谢