应用图像特征和高斯过程的行星齿轮箱齿轮故障诊断研究

目录

声明

1 绪论

1.1 课题研究背景及其意义

1.2 行星齿轮箱故障诊断的国内外研究现状

1.3 论文主要研究内容

2 行星齿轮箱的特点及故障模式分析

2.1 行星齿轮箱的特点

2.2.1 结构特点

2.2.2 行星齿轮箱振动信号特点

2.2 故障模式分析

2.3 本章小结

3 行星齿轮箱故障诊断实验设计

3.1 实验设备

3.2 实验过程

3.3 实测振动信号的时、频域分析

3.4 本章小结

4 基于时频分析的振动信号与时频图像的获取

4.1 时频分析

4.1.1 传统时频分析方法

4.1.2 S变换理论原理

4.2 仿真信号实验

4.3 基于S变换的行星齿轮箱信号时频图像

4.4 本章小结

5 基于LBP—GP的故障模式识别研究

5.1 特征提取

5.1.1 局部二值模式

5.1.2 提取行星齿轮箱特征

5.2 基于高斯过程模型的故障识别方法

5.2.1 高斯过程模型的原理

5.2.2 高斯过程分类

5.3 实验验证与结果分析

5.3.1 采用时域信号特征与极限学习机方法进行故障模式识别

5.3.2 采用时频图像特征与极限学习机方法进行故障模式识别

5.3.3 采用时域信号特征与高斯过程分类方法进行故障模式识别

5.3.4 采用时频图像特征与高斯过程分类方法进行故障模式识别

5.3.5 实验结果分析

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文及研究成果

致谢