| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 特征提取方法的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 可靠性评估方法的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 课题来源 | 第17页 |
| 1.4 研究思路及研究内容 | 第17-20页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 快速变分模态分解算法 | 第20-42页 |
| 2.1 fvmd基础理论 | 第20-26页 |
| 2.1.1 希尔伯特变换与解析信号 | 第20-22页 |
| 2.1.2 瞬时频率 | 第22页 |
| 2.1.3 固有模态函数 | 第22-23页 |
| 2.1.4 模态混叠 | 第23页 |
| 2.1.5 vmd原理 | 第23-26页 |
| 2.2 fvmd方法 | 第26-28页 |
| 2.2.1 fvmd原理 | 第26-27页 |
| 2.2.2 fvmd分解过程 | 第27-28页 |
| 2.3 fvmd方法分析 | 第28-36页 |
| 2.3.1 含噪信号分析 | 第28-31页 |
| 2.3.2 间断信号分析 | 第31-33页 |
| 2.3.3 脉冲信号分析 | 第33-36页 |
| 2.4 实测信号分析 | 第36-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 基于参数优化的多尺度排列熵特征提取方法 | 第42-57页 |
| 3.1 多尺度排列熵算法 | 第42-44页 |
| 3.1.1 排列熵 | 第42-43页 |
| 3.1.2 多尺度排列熵 | 第43-44页 |
| 3.1.3 不同参数的影响 | 第44页 |
| 3.2 参数优化方法 | 第44-51页 |
| 3.2.1 标准微粒群算法 | 第44-46页 |
| 3.2.2 两阶段微粒群算法 | 第46-49页 |
| 3.2.3 有向自组织动态拓扑结构两阶段微粒群算法 | 第49-51页 |
| 3.3 多尺度排列熵参数优化 | 第51-52页 |
| 3.4 实例验证 | 第52-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于fsvdd的运行可靠性评估方法 | 第57-69页 |
| 4.1 fsvdd基础理论 | 第57-61页 |
| 4.1.1 支持向量数据原理 | 第57-59页 |
| 4.1.2 支持向量数据描述中的核函数 | 第59-61页 |
| 4.2 fsvdd方法 | 第61-65页 |
| 4.2.1 fsvdd原理 | 第61-62页 |
| 4.2.2 模糊隶属度函数 | 第62页 |
| 4.2.3 fsvdd评估模型 | 第62-65页 |
| 4.3 实测信号分析 | 第65-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 变工况条件下齿轮运行可靠性评估实验 | 第69-84页 |
| 5.1 实验方案 | 第69-72页 |
| 5.1.1 数据采集 | 第70-72页 |
| 5.1.2 实验过程 | 第72页 |
| 5.2 不同转速下齿轮的运行可靠性评估 | 第72-77页 |
| 5.2.1 信号分解与重构 | 第72-74页 |
| 5.2.2 提取特征向量 | 第74-75页 |
| 5.2.3 运行可靠性评估 | 第75-77页 |
| 5.3 不同负载下齿轮的运行可靠性评估 | 第77-83页 |
| 5.3.1 信号分解与重构 | 第77-80页 |
| 5.3.2 提取特征向量 | 第80页 |
| 5.3.3 运行可靠性评估 | 第80-83页 |
| 5.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 结论 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-92页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93页 |