旋转机械非平稳信号分析及故障诊断技术

目录

1绪论

11课题背景及意义

12旋转机械故障诊断技术研究现状

121信号采集

122故障信号分析与处理

123故障特征提取

124模式识别与故障诊断

125故障机理研究

126故障诊断技术研究

13信号分析及故障特征提取技术研究现状

131经典谱分析方法研究

132时频分析方法研究

14本书的主要研究内容和结构安排


2支持向量机理论研究及其改进

21引言

22支持向量机原理

221机器学习

222统计学习

223核函数

224模型选取

23果蝇算法的原理及其改进

231果蝇算法的基本原理

232果蝇算法的基本步骤

233果蝇算法的改进

24基于改进果蝇算法的支持向量机的参数优化

241改进果蝇算法的支持向量机的参数优化模型建立

242仿真信号分析

25本章小结


3基于集合经验模态分解的故障诊断技术

31引言

32经验模态分解方法的原理

321EMD的基本原理

322EMD的基本步骤

323EMD的模态混叠

33集合经验模态分解方法的原理

331EEMD的基本原理

332EEMD的基本步骤

34基于集合经验模态分解的故障诊断技术

341EEMD诊断技术的实现

342EEMD故障特征提取

343基于集合经验模态分解的轴承故障诊断应用

35本章小结


4基于局部均值分解的故障诊断技术

41引言

42局部均值分解方法的原理

421LMD的基本原理

422LMD的基本步骤

423LMD的模态混叠

43基于局部均值分解的故障诊断技术

431LMD诊断技术的实现

432LMD故障特征提取

433转子故障诊断实例

44基于局部均值分解与切片双谱的故障诊断技术

441切片双谱的定义

442局部均值分解与切片双谱的诊断技术的实现

443局部均值分解与切片双谱的故障特征提取

444轴承故障诊断实例

45本章小结


5基于固有时间尺度分解的故障诊断技术

51引言

52固有时间尺度分解方法的原理

521ITD的基本原理

522ITD的基本步骤

523ITD存在的问题

53固有时间尺度分解方法的改进

531MITD的基本原理

532MITD的基本步骤

54基于改进的固有时间尺度分解的故障诊断技术

541MITD诊断技术的实现

542MITD故障特征提取

543基于改进的固有时间尺度分解的转子故障诊断应用

55基于改进的固有时间尺度分解与Teager能量算子的故障诊断
技术

551Teager能量算子的定义

552MITD与Teager能量算子诊断技术的实现

553MITD与Teager能量算子故障特征提取

554转子故障诊断实例

56本章小结
6基于可变模式分解的故障诊断技术

61引言

62可变模式分解方法的原理

621VMD的基本原理

622VMD的基本步骤

623VMD存在的问题

63基于可变模式分解的故障诊断技术

631VMD诊断技术的实现

632VMD故障特征提取

633基于可变模式分解的转子故障诊断应用

64本章小结
7结论与展望

71结论

72创新点

73展望

参考文献