第 1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.3研究内容与创新点
1.3.1研究目标与内容
1.3.2主要创新点
1.4论文组织结构
1.5本章小结
第 2章齿轮箱故障信号特性分析
2.1齿轮箱故障分析
2.1.1轴承故障机理与特有频率
2.1.2齿轮故障机理与分析方法
2.2齿轮箱信号预处理方法
2.2.1时域特征分析方法
2.2.2时频域特征分析方法
2.3深度自编码在故障信号诊断中相关理论研究
2.3.1经典自编码理论介绍
2.3.2变分自编码(VAE)理论推导
2.3.3对抗自编码网络(AAE)
2.3.4量化变分自编码(VQ-VAE)理论研究
2.4本章小结
第 3章基于深度变分自编码的齿轮箱跨域诊断
3.1基于齿轮轴承数据介绍
3.1.1轴承数据集
3.1.2齿轮数据集
3.2基于目标域数据验证的跨域诊断方案
3.2.1齿轮箱数据混合可视化
3.2.2轴承数据多工况跨域诊断
3.3齿轮箱数据混合诊断方案
3.4本章小结
第 4章深度自编码在故障诊断中的优化策略
4.1深度自编码伪标签数据的数据增强研究
4.2深度卷积自编码诊断模型关键参数研究
4.2.1不同激活函数构架集成自编码网络
4.2.2变形卷积与自编码器结合诊断
4.3本章小结
第 5章基于深度学习模型及可视化的应用研究
5.1多类深度学习模型环境部署介绍(tensorflow-serving)
5.2基于Node-RED模块化编程的诊断应用研究
5.2.1 Node-RED介绍
5.2.2 Node-RED故障诊断应用
5.3基于threejs的三维模型可视化研究
5.4本章小结
第 6章总结与展望
6.1论文研究总结
6.2未来工作展望
致谢
参考文献
附录
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
图目录
表目录
声明
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