文摘
英文文摘
论文说明:图表目录、注释表
声明
第一章 绪论
1.1课题研究的背景及意义
1.2旋转机械故障诊断的研究现状
1.3转子故障信号特征提取技术的研究现状
1.3.1现代谱分析方法
1.3.2高阶统计量分析方法
1.3.3时频分析方法
1.3.4主元分析(PCA)与核主元分析(KPCA)方法
1.4本文的主要研究内容
第二章 典型转子故障介绍及故障模拟实验系统
2.1四种典型转子故障
2.2 ZT-3多功能转子故障模拟实验系统简介
2.2.1 ZT-3型转子振动实验台
2.2.2数据采集及分析系统
2.2.3 ZT-3型转子振动实验台故障实验方法简介
2.2.4实验数据分析
2.3航空发动机转子故障试验器简介
2.3.1航空发动机转子故障试验器
2.3.2航空发动机转子实验器碰摩故障实验
2.3.3实验数据分析
2.4本章小结
第三章连续小波变换及小波尺度谱
3.1连续小波变换的基本原理
3.1.1 连续小波的基本原理
3.1.2小波基函数的选择
3.2小波尺度谱
3.2.1小波尺度谱的定义
3.2.2小波尺度谱在故障诊断中的应用
3.3典型转子故障及其尺度谱特征分析
3.4小波灰度矩特征的提取
3.4.1矩特征提取的原理及方法
3.4.2矩特征提取实验
3.5尺度谱纹理特征的提取
3.5.1纹理特征提取的原理及方法
3.5.2纹理特征提取实验
3.6本章小结
第四章 基于核主成分分析(KPCA)的尺度谱特征提取
4.1核主成分分析的应用现状
4.2基于核的主成分分析
4.2.1核方法简介
4.2.2主成分分析的基本原理
4.2.3核主成分分析(KPCA)原理
4.2.4核主成分分析(KPCA)的特点
4.3基于KPCA的尺度谱图像特征提取
4.3.1 KPCA方法下尺度谱的特征提取的预处理
4.3.2实验验证
4.4本章小结
第五章 基于尺度谱数字特征的转子故障支持向量机诊断
5.1统计学习理论的基本内容
5.2支持向量机
5.2.1支持向量机的基本原理
5.2.2支持向量机分类器模型参数的影响分析
5.2.3多分类的简单介绍
5.3支持向量机分类模型参数优化的自适应算法
5.3.1参数的编码及解码
5.3.2适应度函数的确定
5.3.3遗传算子及运行参数的设定
5.3.4算法流程及实验验证
5.4基于参数自适应支持向量机的尺度谱特征分类
5.5本章小结
第六章总结及展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间所发表的论文
南京航空航天大学;