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基于参数优化的变分模态分解在滚动轴承故障诊断中的应用探究.docx

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基于参数优化的变分模态分解在滚动轴承故障诊断中的应用探究

目录

基于参数优化的变分模态分解在滚动轴承故障诊断中的应用探究(1)

内容概览................................................4

1.1研究背景与意义.........................................5

1.2研究目的和主要贡献.....................................6

1.3论文结构概述...........................................7

相关理论综述............................................8

2.1变分模态分解方法概述...................................9

2.2参数优化技术概述......................................10

2.3滚动轴承故障类型与特征分析............................11

变分模态分解原理与应用.................................12

3.1VMD理论基础...........................................14

3.2VMD在信号处理中的优势.................................18

3.3VMD在故障诊断中的实例分析.............................19

参数优化方法...........................................20

4.1参数优化的目标函数....................................21

4.2常用的参数优化算法....................................22

4.3参数优化在VMD中的实现策略.............................25

基于参数优化的变分模态分解模型.........................26

5.1模型构建步骤..........................................27

5.2模型参数对诊断效果的影响..............................28

5.3实验验证与结果分析....................................29

滚动轴承故障诊断案例研究...............................32

6.1实验数据收集与预处理..................................33

6.2故障类型的识别与分类..................................34

6.3诊断结果的评估与讨论..................................35

结论与未来工作展望.....................................37

7.1研究成果总结..........................................37

7.2研究的局限性与不足....................................40

7.3对未来研究的展望......................................40

基于参数优化的变分模态分解在滚动轴承故障诊断中的应用探究(2)

内容综述...............................................41

1.1研究背景与意义........................................42

1.2国内外研究现状........................................44

1.3研究内容与方法........................................47

变分模态分解理论基础...................................47

2.1变分模态分解原理简介..................................49

2.2变分模态分解在信号处理中的应用........................52

2.3变分模态分解的局限性及改进策略........................54

滚动轴承故障特征分析...................................55

3.1滚动轴承的基本

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