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基于EMD谱峭度和支持向量机的齿轮箱故障诊断

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-9页
1 绪论第9-16页
   ·齿轮箱故障诊断研究的背景意义、主要目的和相关内容第9-12页
     ·齿轮箱故障诊断研究的背景和意义第9-10页
     ·齿轮箱故障诊断研究的主要目的第10页
     ·齿轮箱故障诊断研究的主要相关内容第10-12页
   ·齿轮箱故障诊断研究的主要相关技术第12-15页
     ·数字信号的时频域处理技术第12-13页
     ·数字信号的经验模式分解(EMD)第13页
     ·谱峭度概念及由来第13-14页
     ·齿轮箱故障诊断的模式识别第14-15页
   ·本论文的的主要研究内容及结构第15-16页
2 齿轮箱故障特点分析第16-27页
   ·引言第16页
   ·齿轮箱中的各种部件及其失效形式第16-19页
     ·齿轮箱中齿轮的失效形式第17-18页
     ·齿轮箱中滚动轴承的失效形式第18-19页
   ·齿轮箱中齿轮的振动机理第19-21页
     ·齿轮箱中齿轮的基本参数第19-20页
     ·齿轮箱中齿轮的振动模型第20-21页
   ·齿轮箱中滚动轴承的振动机理第21-24页
     ·齿轮箱中滚动轴承的基本参数第21-23页
     ·齿轮箱中滚动轴承的振动特征第23-24页
   ·齿轮箱中故障信号的分析方法第24-26页
     ·齿轮箱中轮齿故障信号的分析方法第25页
     ·齿轮箱中滚动轴承故障信号的分析方法第25-26页
   ·本章小结第26-27页
3 经验模式分解(EMD)方法的研究第27-48页
   ·引言第27页
   ·经验模式分解(EMD)方法的基本内容第27-33页
     ·瞬时频率的概念第28-29页
     ·本征模态函数(IMF)第29页
     ·经验模式分解(EMD)方法信号处理过程第29-31页
     ·经验模式分解(EMD)的主要性质第31-32页
     ·经验模式分解(EMD)的仿真模拟第32-33页
   ·(EMD)方法分解过程中的端点效应问题第33-43页
     ·端点效应的产生机理第33-35页
     ·端点效应的抑制方法第35-36页
     ·基于 AR 模型预测的数据延拓和窗函数相结合的端点效应抑制法第36-43页
   ·端点效应现象的实例分析第43-45页
   ·模态混合现象第45-47页
   ·本章小结第47-48页
4 基于 EMD 和谱峭度的齿轮箱故障分析第48-71页
   ·引言第48页
   ·谱峭度概念第48-49页
     ·谱峭度的定义及数学表达式第49页
   ·数据预处理第49-53页
     ·异常点和趋势项的去除第50-51页
     ·信号的小波包去噪第51-53页
   ·齿轮箱故障诊断实验步骤第53-58页
     ·齿轮箱故障诊断实验设备及系统第53-54页
     ·实验设备第54-55页
     ·齿轮箱上传感器的安装位置及各种故障设置第55-56页
     ·齿轮箱各个部件的参数第56-58页
   ·EMD 和谱峭度相结合的齿轮箱故障诊断第58-70页
     ·正常信号的的分析第59-60页
     ·齿面磨损的信号分析第60-62页
     ·滚动体磨损故障的信号分析第62-65页
     ·外圈凹坑故障的信号分析第65-67页
     ·保持架断裂故障的信号分析第67-70页
   ·本章小结第70-71页
5 基于支持向量机的故障模式识别验证第71-82页
   ·概述第71页
   ·统计学习理论第71-74页
     ·机器学习问题第71-72页
     ·VC 维第72页
     ·推广性的界第72-73页
     ·结构风险最小化原则第73-74页
   ·支持向量机第74-77页
     ·最优分类超平面第74-76页
     ·核函数第76-77页
   ·实例分析第77-81页
   ·本章小结第81-82页
6 总结与展望第82-84页
   ·总结第82页
   ·展望第82-84页
参考文献第84-89页
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果第89-90页
致谢第90-91页

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