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声明
第1章绪论
1.1选题背景和意义
1.2国内外研究现状
1.3本文的主要研究内容
1.4本文解决的关键问题
第2章 旋转机械故障诊断概述
2.1故障诊断的内容
2.2故障诊断的基本方法
2.3转子系统的主要故障及诊断
2.3.1转子不平衡振动机理
2.3.2转子与联轴器的不对中振动机理
2.3.3转轴弯曲故障的机理
2.3.4转轴横向裂纹的故障机理
2.4本章小结
第3章BP神经网络
3.1神经网络的工作原理及分类
3.2 BP神经网络的主要特点
3.3 BP神经网络存在的问题
3.4 BP神经网络的改进
3.5神经网络在机械故障诊断中的应用
3.6本章小结
第4章小波及小波神经网络
4.1小波分析原理
4.1.1小波及小波变换
4.1.2小波降噪
4.2小波神经网络
4.2.1小波神经网络的结构形式
4.2.2小波网络的分类
4.2.3小波神经网络和其他神经网络的比较
4.2.4小波神经网络的优点和存在的不足
4.3本章小结
第5章小波神经网络和BP神经网络算法比较
5.1 BP学习算法
5.1.1基于BP算法的多层前馈网络模型
5.1.2网络误差与权值调整
5.1.3 BP学习算法
5.1.4 BP算法分析
5.1.5权值平衡算法
5.2小波神经网络的学习算法
5.2.1小波神经网络算法
5.2.2小波神经网络算法的改进
5.3本章小结
第6章 基于改进小波神经网络的旋转机械故障诊断
6.1网络参数初始值的选取
6.2网络结构的确定
6.2.1隐层数的设计
6.2.2隐层节点个数确定
6.3基于改进小波神经网络的旋转机械故障诊断的预测步骤及仿真实验
6.3.1选取样本数据
6.3.2输入数据的预处理
6.4改进的小波神经网络和BP网络的旋转机械故障诊断结果比较
6.5仿真实验结果分析
6.6本章小结
第7章结论与展望
7.1结论
7.2展望
参考文献
致 谢
在校期间发表的论文
武汉理工大学;