基于VMD与流形学习的滚动轴承故障诊断方法研究

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题背景

1．2研究目的和意义

1．3滚动轴承故障诊断的发展历程及国内外现状

1．3．1滚动轴承故障诊断的发展历程

1．3．2滚动轴承故障诊断基本流程

1．3．3滚动轴承故障诊断特征提取的研究现状

1．3．4流形学习的研究现状

1．4论文主要研究内容

1．5本章小结

第2章滚动轴承的故障机理及特征分析

2．1滚动轴承的基本结构及失效形式

2．1．1滚动轴承的基本结构

2．1．2滚动轴承的失效形式

2．2滚动轴承振动机理

2．3滚动轴承的故障特征频率

2．3．1滚动轴承固有频率

2．3．2滚动轴承的故障特征频率

2．4滚动轴承故障特征分析

2．4．1滚动轴承振动冲击

2．4．2滚动轴承故障特征分析

2．5本章小结

第3章基于变分模态分解(VMD)与时间序列分析的故障提取方法

3．1基本理论

3．1．1变分模态分解

3．1．2自相关分析

3．2模态分量个数K的确定

3．2．1时间序列模型

3．2．2基于VMD—时间序列模型

3．3仿真信号分析

3．4实验信号分析

3．5本章小结

第4章基于流形学习算法在机械故障诊断中的应用

4．1流形学习算法原理

4．1．1等距映射算法(Isomap)

4．1．2局部线性嵌入(LLE)

4．1．3 LLE算法的改进算法

4．2邻域值的选取

4．2．1邻域K值对流形学习降维效果的影响

4．2．2基于类内与类间离散度K值的选取

4．3支持向量机原理

4．4流形学习算法的案例分析

4．4．1标准测试数据仿真分析

4．4．2实验验证分析

4．5本章小结

第5章滚动轴承故障诊断研究

5．1滚动轴承故障诊断实验方案

5．1．1滚动轴承故障诊断方案设计

5．1．2开发工具的选择

5．1．3滚动轴承故障实验数据

5．2基于VMD与时间序列分析的故障特征提取

5．3特征空间构建及流形学习算法的应用与分析

5．3．1高维特征空间构建

5．3．2流形学习算法应用与分析

5．4实验分析

5．5本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果

致谢