声明
第一章 绪论
1.1 课题的研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文研究的主要内容
第二章 VMD方法的理论基础及参数寻优
2.1 引言
2.2 变模态分解的理论基础
2.3 仿真信号对比分析
2.4 基于网格搜索VMD分解参数优化
2.5 小结
第三章 基于VMD和熵值法的滚动轴承故障特征提取
3.1 引言
3.2 特征参数的选取
3.3 熵值法的理论基础及原理
3.4 VMD分解信号及熵值法筛选最优共振频带
3.5 小结
第四章 滚动轴承退化状态的分析
4.1 引言
4.2 滚动轴承寿命数据的来源及相关分析
4.3 滚动轴承退化状态的划分
4.4 小结
第五章 基于BP神经网络的滚动轴承寿命预测
5.1 引言
5.2 神经网络的基本原理及理论基础
5.3 BP神经网络的理论基础
5.4 基于BP神经网络轴承退化状态预测
5.5 基于神经网络的滚动轴承剩余寿命的预测
5.6 小结
第六章 总结与展望
总结:
展望:
参考文献
攻读硕士期间发表的论文及参与的课题
致谢