| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 滚动轴承故障检测研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 滚动轴承故障检测技术发展概况 | 第11-14页 |
| 1.2.2 滚动轴承故障检测方法 | 第14-16页 |
| 1.2.3 滚动轴承故障技术的局限性 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17-20页 |
| 第二章 滚动轴承振动特征及振动分析 | 第20-30页 |
| 2.1 滚动轴承的结构 | 第20-21页 |
| 2.2 滚动轴承故障的主要形式 | 第21-23页 |
| 2.3 滚动轴承振动分析 | 第23-27页 |
| 2.3.1 滚动轴承振动机理 | 第24-25页 |
| 2.3.2 滚动轴承的振动信号特征 | 第25-27页 |
| 2.4 滚动轴承的故障特征频率与固有振动频率 | 第27-29页 |
| 2.4.1 故障特征频率 | 第27-28页 |
| 2.4.2 固有振动频率 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于小波包能量谱—主元分析的故障检测 | 第30-42页 |
| 3.1 滚动轴承振动信号的小波包分析 | 第30-33页 |
| 3.1.1 小波包分析基本理论 | 第31-32页 |
| 3.1.2 滚动轴承振动信号的小波包能量谱特征量提取 | 第32-33页 |
| 3.2 基于PCA的故障检测 | 第33-36页 |
| 3.2.1 PCA的基本原理 | 第33-35页 |
| 3.2.2 PCA故障检测方法 | 第35-36页 |
| 3.3 仿真研究 | 第36-40页 |
| 3.3.1 频谱分析 | 第36-38页 |
| 3.3.2 主元故障检测仿真分析 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于小波包能量谱-稀疏核主元分析的故障检测 | 第42-52页 |
| 4.1 KPCA算法 | 第43-44页 |
| 4.1.1 KPCA原理 | 第43-44页 |
| 4.1.2 核函数选取 | 第44页 |
| 4.2 基于KPCA的故障检测 | 第44-47页 |
| 4.2.1 T~2统计量 | 第44-45页 |
| 4.2.2 SPE统计量 | 第45页 |
| 4.2.3 KPCA故障检测仿真分析 | 第45-47页 |
| 4.3 基于稀疏核主元分析的故障检测 | 第47-50页 |
| 4.3.1 样本基提取 | 第47-48页 |
| 4.3.2 稀疏核主元故障检测方法 | 第48页 |
| 4.3.3 稀疏核主元故障检测仿真分析 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 滚动轴承故障检测软件的设计与实现 | 第52-62页 |
| 5.1 混合编程简介 | 第52-53页 |
| 5.2 利用MATLAB引擎实现混合编程 | 第53-55页 |
| 5.2.1 MATLAB engine介绍 | 第53-54页 |
| 5.2.2 调用MATLAB计算引擎 | 第54-55页 |
| 5.3 故障检测软件的设计与实现 | 第55-61页 |
| 5.3.1 故障检测系统模型 | 第55-56页 |
| 5.3.2 软件设计思路及功能介绍 | 第56页 |
| 5.3.3 软件使用说明 | 第56-58页 |
| 5.3.4 软件运行及分析 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录A (攻读硕士期间发表的论文) | 第70页 |
| 附录B (攻读硕士期间申请的软件著作权) | 第70页 |