文摘
英文文摘
独创性声明及学位论文版权使用授权书
第一章绪论
1.1引言
1.2基于振动分析的机械故障诊断研究现状
1.2.1检测与滤波
1.2.2特征提取
1.2.3故障识别与诊断决策
1.3基于HMM的故障监测与诊断
1.4 2D-HMM故障诊断方法的可行性及研究意义
1.4.1 2D-HMM的研究现状
1.4.2基于2D-HMM故障诊断方法的提出及其意义
1.5研究内容、总体结构及创新之处
1.5.1研究内容
1.5.2总体结构
1.5.3创新之处
1.6本章小结
第二章2D-HMM基本理论和算法
2.1引言
2.2隐Markov模型
2.2.1基本参数和拓扑结构
2.2.2主要算法
2.3二维隐Markov模型(2D-HMM)
2.3.1常见类型
2.3.2基本参数
2.3.3主要算法
2.4 2D-HMM的实际问题
2.4.1算法下溢
2.4.2初始参数选择
2.5算法对比研究
2.5.1模型的结构及参数描述
2.5.2算法的复杂度
2.6本章小结
第三章基于2D-HMM的振动信号滤波
3.1引言
3.2数字滤波方法
3.3 Kalman滤波
3.4 HMM滤波方法
3.5 2D-HMM滤波原理
3.5.1滤波相关的变量定义
3.5.2 2D-HMM滤波算法
3.5.3 2D-HMM滤波的几点讨论
3.6 2D-HMM滤波应用
3.6.1滤波步骤
3.6.2仿真研究
3.6.3实测信号处理
3.7 2D-HMM与小波
3.7.1小波滤波
3.7.2小波与HMM
3.7.3基于2D-HMM的小波滤波
3.8本章小结
第四章基于2D-HMM的振动信号征兆提取
4.1引言
4.2 2D-HMM描述语音信号
4.3观测序列形成
4.4 2D-HMM征兆提取方法
4.4.1工作原理
4.4.2时域分割
4.4.3频域分割
4.4.4 2D-HMM征兆提取特点
4.5 2D-HMM征兆提取应用研究
4.5.1状态数确定原则
4.5.2仿真信号选取
4.5.3新特征形成
4.5.4特征提取方法对比
4.5.5实验台振动信号验证
4.6实际应用中的改进措施
4.6.1 SOFM融合原理与算法
4.6.2 SOFM特征融合
4.7本章小结
第五章基于2D-HMM的旋转机械故障识别
5.1引言
5.2基于模式识别的故障诊断
5.3基于HMM的故障识别原理与步骤
5.3.1故障识别原理
5.3.2基本步骤
5.4 2D-HMM故障诊断原理及步骤
5.4.12D-HMM故障诊断原理
5.4.2求解类条件概率
5.4.3 2D-HMM故障诊断步骤
5.5转子实验台仿真研究
5.5.1常见故障及振动特征
5.5.2转子升速过程模拟实验
5.5.3 2D-HMM故障诊断
5.6现场实测信号验证
5.6.1滚动轴承故障诊断方法
5.6.2轴承故障2D-HMM识别
5.7本章小结
图
第六章2D-HMM的故障诊断软件原型开发
6.1引言
6.2开发工具简介
6.2.1 MATLAB系统
6.2.2 C++Builder
6.3 MATLAB与C++Builder接口规范和实现
6.3.1接口规范
6.3.2接口实现
6.4 2D-HMM故障诊断软件
6.4.1数据输入输出
6.4.2可视化处理
6.4.3软件的滤波和分类功能
6.5本章小结
第七章结论与展望
7.1研究总结
7.2未来展望
附录A实验装置简介
附录B缩略语
附录C符号表
参考文献
攻读博士学位期间发表学术论文及科研究成果
致谢
