声明
第一章 绪论
1.1 课题来源
1.2 研究背景和意义
1.3 国内外发展及研究现状
1.3.1故障特征提取方法研究现状
1.3.2故障特征降维方法研究现状
1.3.3故障状态识别方法研究现状
1.4 主要研究内容与技术路线
1.4.1主要研究内容
1.4.2技术路线
第二章 轮毂电机轴承故障试验设计
2.1 试验系统组成
2.1.1 试验台架模块
2.1.2 试验控制模块
2.1.3 信号采集模块
2.2 试验方案设计
2.2.1 轮毂电机轴承故障模拟方案
2.2.2 轮毂电机轴承信号采集方案
2.3 本章小结
第三章 基于优化共振稀疏分解的故障特征提取方法研究
3.1 共振稀疏分解方法
3.1.1 信号的共振特性
3.1.2 品质因子可调小波变换
3.1.3 共振分量的分离
3.2 基于狼群算法的参数优化
3.2.1 狼群算法基本原理
3.2.2 参数优化目标函数
3.2.3 基于狼群算法优化的共振稀疏分解方法
3.3 仿真与试验信号分析
3.3.1 仿真信号分析
3.3.2 试验信号分析
3.4 本章小结
第四章 基于改进t分布随机邻域嵌入的故障特征降维方法研究
4.1 信号特征参数
4.1.1 时域特征参数
4.1.2 频域特征参数
4.2 传统t分布随机邻域嵌入特征降维方法
4.2.1 随机邻域嵌入特征降维
4.2.2 t分布随机邻域嵌入特征降维
4.3 改进t分布随机邻域嵌入特征降维方法
4.3.1 Barnes-Hut算法
4.3.2 基于Barnes-Hut改进的t分布随机邻域嵌入算法
4.3.3 试验数据分析
4.4 本章小结
第五章 基于人工碳氢网络的故障状态识别方法研究
5.1 人工碳氢网络理论
5.1.1 人工有机网络简介
5.1.2 人工碳氢网络简介
5.2 基于人工碳氢网络的故障状态识别方法
5.2.1 人工碳氢网络算法
5.2.2基于人工碳氢网络的分类器模型
5.2.3试验数据分析
5.3 与其他分类器的对比分析
5.3.1分类器评价指标
5.3.2对原始数据的诊断效果分析
5.3.3对含噪声数据的诊断效果分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 主要工作与结论
6.2 主要创新点
6.3 研究工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间的主要研究成果
江苏大学;
