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Abstract5-6
目录6-9
第一章 绪论9-12
1.1 课题介绍9
1.1.1 课题来源9
1.1.2 课题背景9
1.2 课题探讨的目的和作用9-10
1.3 国内外的探讨近况10-11
1.4 论文的主要探讨工作11-12
第二章 轴承的故障诊断机理和常用的诊断策略12-18
2.1 滚动轴承的结构12
2.2 滚动轴承的故障类型12-13
2.3 轴承故障的诊断策略13-14
2.4 滚动轴承的振动机理和特点频率14-17
2.4.1 轴承的振动机理14-15
2.4.2 轴承的特点频率15-17
2.5 本章小结17-18
第三章 小波降噪与小波包特点提取18-36
3.1 小波浅析论述18-21
3.1.1 小波浅析18-19
3.1.2 离散小波变换19
3.1.3 多分辨浅析和正交小波变换19-21
3.2 小波阈值的降噪21-24
3.2.1 传统的阈值去噪21-23
3.2.2 新阈值降噪23-24
3.3 新阈值对信号的小波阈值降噪24-33
3.4 小波包变换33-34
3.5 小波包的滚动轴承故障特点提取34-35
3.6 本章小结35-36
第四章 遗传算法优化BP神经网络36-53
4.1 BP神经网络结构与工作原理36-40
4.1.1 BP神经网络结构36-37
4.1.2 BP神经网络的原理算法37-40
4.2 优化BP神经网络策略的选择40-41
4.3 遗传算法41-43
4.3.1 遗传算法的基本要素41
4.3.2 遗传算法优化不足的步骤41-43
4.4 遗传算法算子的选择43-45
4.4.1 选择算子的选择43-44
4.4.2 交叉算子的选择44
4.4.3 变异算子的选择44-45
4.5 遗传算法的仿真45-46
4.6 遗传算法优化的BP网络46-48
4.6.1 遗传算法优化BP神经网络的参数设定46-47
4.6.2 遗传算法优化BP神经网络流程47-48
4.7 遗传算法优化BP神经网络的仿真实验48-52
4.7.1 BP网络的确定和遗传算法基本要素设定48-49
4.7.2 训练样本和预测样本的提取49
4.7.3 遗传优化BP神经网络历程49-52
4.8 本章小结52-53
第五章 基于LabVIEW的滚动轴承故障诊断系统53-62
5.1 LabVIEW软件介绍53
5.2 诊断系统硬件的设计53-54
5.3 诊断系统软件的设计54-56
5.3.1 LabVIEW开发诊断系统的步骤55
5.3.2 MATLAB Script节点55-56
5.4 滚动轴承故障诊断系统的各模块设计56-61
5.4.1 故障类型和信号的采集56
5.4.2 滚动轴承振动信号频谱显示模块56-57
5.4.3 信号的小波降噪模块57-59
5.4.4 振动信号的故障特点提取模块59
5.4.5 遗传算法优化BP神经网络模块59-60
5.4.6 遗传优化后的网络训练与诊断模块60-61
5.5 本章小结61-62
第六章 结论和展望62-64
6.1 总结62-63
6.2 展望63-64