基于优化EMD分解和GA-BP神经网络的滚动轴承故障诊断研究

声明

第1章 绪 论

1.1选题的背景和意义

1.2滚动轴承故障诊断方法综述

1.2.1特征提取方法概述

1.2.2故障诊断算法概述

1.3滚动轴承故障诊断设备与系统研究情况

1.3.1国外研究现状

1.3.2国内研究现状

1.4本文的研究内容及论文结构

1.4.1本文研究内容与创新点

1.4.2论文结构

第2章 滚动轴承故障的机理与特征

2.1滚动轴承的振动机理

2.2滚动轴承的振动信号特征

2.2.1滚动轴承的固有频率和故障特征频率

2.2.2滚动轴承的故障振动信号特征

2.3本章小结

第3章 基于小波包和EMD分解的滚动轴承故障特征提取方法研究

3.1小波包与EMD算法的基本理论

3.1.1本征模态函数

3.1.2 EMD分解

3.1.3希尔伯特谱分析

3.1.4 EMD算法的不足

3.1.5小波包分析

3.2优化的EMD算法

3.3仿真研究

3.3.1实验平台与实验数据

3.3.2实验结果分析

3.4本章小结

第4章 基于优化GA-BP神经网络的滚动轴承故障诊断算法研究

4.1 BP神经网络概论

4.1.1 BP神经网络模型与算法

4.1.2 BP神经网络学习算法

4.1.3 BP神经网络局限性

4.1.4遗传算法基本思想

4.2优化GA-BP神经网络算法

4.2.1优化GA-BP神经网络算法

4.2.2 BP神经网络算法实现

4.2.3遗传算法实现

4.2.4实验仿真研究

4.3本章小结

结论

参考文献

致谢