振动信号滤波方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于物理建模的诊断技术 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于信号处理的诊断技术 | 第12-14页 |
| 1.2.3 基于人工智能的诊断技术 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 经典滤波方法简介 | 第18-20页 |
| 2.3 滚动轴承故障类型及故障特征频率 | 第20-26页 |
| 2.3.1 滚动轴承故障类型 | 第20-23页 |
| 2.3.2 滚动轴承故障特征频率 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于改进局部均值分解的自适应滤波器 | 第27-38页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 局部均值分解理论基础 | 第28-29页 |
| 3.3 改进的局部均值分解方法 | 第29-35页 |
| 3.3.1 边界条件 | 第30-31页 |
| 3.3.2 包络估计 | 第31-32页 |
| 3.3.3 筛分停止准则 | 第32-35页 |
| 3.4 数据分析及对比 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于LMD改进峭度图的滤波参数选择方法 | 第38-47页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 峭度图理论基础 | 第39-41页 |
| 4.2.1 谱峭度 | 第39页 |
| 4.2.2 快速峭度图 | 第39-41页 |
| 4.3 改进的峭度图 | 第41-42页 |
| 4.4 数据分析与对比 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 基于准确度图的滤波参数选择方法 | 第47-56页 |
| 5.1 引言 | 第47-48页 |
| 5.2 准确度图方法 | 第48-53页 |
| 5.2.1 预处理 | 第49页 |
| 5.2.2 计算特征 | 第49-50页 |
| 5.2.3 准确度计算 | 第50-52页 |
| 5.2.4 故障分析 | 第52-53页 |
| 5.3 数据分析及对比 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 滚动轴承的故障诊断 | 第56-64页 |
| 6.1 引言 | 第56页 |
| 6.2 基准数据验证 | 第56-60页 |
| 6.2.1 实验台介绍 | 第56-57页 |
| 6.2.2 实验验证分析 | 第57-60页 |
| 6.3 实验室采集数据验证 | 第60-63页 |
| 6.3.1 实验设备简介 | 第60-62页 |
| 6.3.2 实验数据采集方案 | 第62页 |
| 6.3.3 实验验证与分析 | 第62-63页 |
| 6.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 7.1 全文总结 | 第64页 |
| 7.2 工作展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第74页 |
