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旋转机械系统故障特征提取中的分形方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
1 绪论第11-25页
   ·课题来源第11页
   ·课题的提出和研究意义第11-12页
   ·相关技术介绍及研究现状第12-17页
     ·旋转机械故障信号的非平稳特征分析第12-14页
     ·非平稳信号处理的发展现状第14-16页
     ·分形理论及其发展现状第16-17页
   ·研究对象分析第17-21页
     ·齿轮振动的特点第18-19页
     ·转子振动的特点第19-21页
   ·本文主要工作内容和创新第21-25页
     ·本文的主要工作第21-23页
     ·本文创新第23-25页
2 SVD-高斯小波降噪方法处理旋转机械振动信号第25-43页
   ·引言第25-26页
   ·传统小波降噪第26-27页
     ·传统小波降噪原理第26-27页
   ·传统小波降噪方法第27-37页
     ·时频滤波法降噪第27-28页
     ·模极大值法降噪第28-29页
     ·空域相关法降噪第29-30页
     ·阈值法降噪第30-33页
     ·阈值的处理方法第33-34页
     ·传统小波降噪的局限性第34-37页
   ·基于SVD-高斯小波的滤波降噪方法第37-40页
     ·SVD 的基本理论第37-38页
     ·高斯小波及变换尺度的设计第38-40页
   ·实验验证第40-42页
   ·本章小结第42-43页
3 改进掩膜信号法提取旋转机械振动信号非平稳特征第43-69页
   ·引言第43页
   ·HHT 的基本方法第43-49页
     ·瞬时频率第44-45页
     ·本征模态函数第45-46页
     ·经验模态分解方法第46-47页
     ·Hilbert 谱与Hilbert 边际谱第47-49页
   ·HHT 中的边界问题第49-52页
     ·HHT 边界问题的产生第49-50页
     ·HHT 边界问题处理方法第50-52页
   ·基于掩膜信号的波形延拓方法第52-58页
     ·掩膜信号法原理第52-53页
     ·基于掩膜信号的波形延拓第53-56页
     ·实例分析第56-58页
   ·HHT 中的模态混叠现象第58-66页
     ·模态混叠第58-59页
     ·模态混叠处理方法第59-60页
     ·基于改进掩膜信号法处理模态混叠原理第60-63页
     ·实例分析第63-66页
   ·应用改进掩膜信号法提取旋转机械振动信号非平稳特征实例第66-68页
   ·本章小结第68-69页
4 基于分形理论的旋转机械振动信号非平稳特征提取技术第69-85页
   ·引言第69页
   ·分形理论概述第69-71页
     ·分形几何概念及其特征第69-70页
     ·分形的度量——长度测量及其维数的定义第70-71页
   ·几种常见的分形维数第71-74页
     ·容量维数第72-73页
     ·信息维数第73页
     ·关联维数第73-74页
     ·广义维数第74页
   ·几种常用于故障诊断的分形维数计算第74-80页
     ·盒子维数及其计算方法第74-75页
     ·关联维数及其计算方法第75-76页
     ·多重分形谱定义及其计算第76-80页
   ·旋转机械振动信号的分形特征第80-84页
     ·振动信号的自相似性分析第80-81页
     ·振动信号的非平稳特征的提取-分形维数表征第81-83页
     ·振动信号的多重分形谱表征第83-84页
   ·本章小结第84-85页
5 分形-小波-神经网络旋转机械振动信号故障诊断系统第85-99页
   ·引言第85页
   ·基于分形-小波-神经网络的旋转机械振动信号故障诊断系统第85-94页
     ·小波提取频带特征第85-87页
     ·网格分形与信号分形维数计算第87-90页
     ·K-L 变换特征压缩方法第90-92页
     ·小波神经网络第92-94页
   ·分形?小波?神经网络故障诊断系统实现第94-95页
   ·在风电系统转子诊断中的应用实例第95-96页
   ·本章小结第96-99页
6 旋转机械非平稳振动信号分析系统的软件开发第99-117页
   ·引言第99页
   ·系统总体设计第99页
   ·系统开发的关键技术第99-112页
     ·虚拟仪器技术第99-103页
     ·基于消息总线的的软件体系结构第103-112页
   ·数据采集模块第112页
   ·系统分析模块第112-115页
     ·小波分析模块第113页
     ·HHT 分析模块第113-115页
     ·分形分析模块第115页
   ·本章小结第115-117页
7 总结与展望第117-119页
   ·本文工作总结第117页
   ·后续研究工作的展望第117-119页
致谢第119-121页
参考文献第121-134页
附录第134页
 A. 博士生期间发表的论文第134页
 B. 博士生期间参加的科研项目第134页

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