| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断的研究现状和发展趋势 | 第14-24页 |
| 1.2.1 信号处理方法在滚动轴承故障诊断中的研究现状和发展趋势 | 第14-18页 |
| 1.2.2 模式识别方法在滚动轴承故障诊断中的研究现状和发展趋势 | 第18-24页 |
| 1.3 论文研究目的和主要研究内容 | 第24-27页 |
| 1.3.1 论文研究目的 | 第24页 |
| 1.3.2 论文研究思路 | 第24-25页 |
| 1.3.3 论文章节安排 | 第25-27页 |
| 第2章 自适应时频分析方法研究 | 第27-46页 |
| 2.1 EMD方法 | 第27-33页 |
| 2.1.1 EMD方法的基本原理 | 第27-28页 |
| 2.1.2 EMD方法的运用和局限性 | 第28-30页 |
| 2.1.3 EEMD方法的基本原理 | 第30-33页 |
| 2.2 LCD方法 | 第33-39页 |
| 2.2.1 LCD方法的基本原理 | 第33-35页 |
| 2.2.2 LCD方法的运用和局限性 | 第35-37页 |
| 2.2.3 ELCD方法的基本原理 | 第37-39页 |
| 2.3 ASTFA方法 | 第39-45页 |
| 2.3.1 ASTFA方法的基本原理 | 第40-41页 |
| 2.3.2 ASTFA方法的运用和局限性 | 第41-45页 |
| 2.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 基于多变量预测模型的模式识别方法 | 第46-59页 |
| 3.1 VPMCD方法 | 第46-48页 |
| 3.2 对比分析 | 第48-49页 |
| 3.3 基于ELCD和VPMCD在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第49-58页 |
| 3.3.1 ELCD能量法提取及分类过程 | 第50页 |
| 3.3.2 实验分析 | 第50-58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 改进VPMCD方法理论研究 | 第59-66页 |
| 4.1 BP-VPMCD方法 | 第59-61页 |
| 4.2 WCPSO-VPMCD方法 | 第61-64页 |
| 4.2.1 WCPSO算法 | 第61-62页 |
| 4.2.2 WCPSO-VPMCD基本原理 | 第62-64页 |
| 4.3 对比分析 | 第64-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 基于自适应时频分析和VPMCD的滚动轴承故障诊断 | 第66-77页 |
| 5.1 基于EEMD和BP-VPMCD的滚动轴承故障诊断方法 | 第66-69页 |
| 5.1.1 诊断步骤 | 第66-67页 |
| 5.1.2 实验分析 | 第67-69页 |
| 5.2 基于WCPSO-VPMCD的滚动轴承智能检测方法 | 第69-73页 |
| 5.2.1 诊断步骤 | 第70页 |
| 5.2.2 实验分析 | 第70-73页 |
| 5.3 基于ASTFA和VPMCD方法的滚动轴承故障诊断方法 | 第73-76页 |
| 5.3.1 诊断步骤 | 第73-74页 |
| 5.3.2 实验分析 | 第74-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录 | 第85-86页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的科研项目 | 第86页 |
