基于峭度—小波分析的齿轮典型故障诊断方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.2 齿轮故障诊断研究的内容 | 第11-12页 |
| 1.3 齿轮故障诊断的发展与现状 | 第12-14页 |
| 1.4 小波分析在齿轮故障诊断中的应用现状 | 第14-15页 |
| 1.5 课题来源及研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 齿轮故障机理及诊断方法 | 第17-28页 |
| 2.1 齿轮的故障类型 | 第17-18页 |
| 2.2 齿轮的振动分析 | 第18-22页 |
| 2.2.1 齿轮的振动机理分析 | 第18-19页 |
| 2.2.2 齿轮故障信号的特点-调制现象 | 第19-21页 |
| 2.2.3 齿轮典型故障信号特征 | 第21-22页 |
| 2.3 齿轮故障诊断的信号提取方法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 时域统计特征分析 | 第22-24页 |
| 2.3.2 时域信号自相关分析 | 第24-25页 |
| 2.3.3 频域分析 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 峭度-小波分析原理及仿真 | 第28-45页 |
| 3.1 小波分析理论 | 第28-34页 |
| 3.1.1 连续小波变换 | 第28-29页 |
| 3.1.2 离散小波变换 | 第29-30页 |
| 3.1.3 多分辨率分析及Mallat算法 | 第30-34页 |
| 3.2 小波包分析理论 | 第34-38页 |
| 3.2.1 小波包的定义 | 第35页 |
| 3.2.2 小波包的空间分解 | 第35-36页 |
| 3.2.3 小波包算法 | 第36-38页 |
| 3.3 峭度指标分析 | 第38页 |
| 3.4 希尔伯特解调算法 | 第38-39页 |
| 3.5 峭度-小波分析的仿真 | 第39-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 齿轮故障实验及分析 | 第45-60页 |
| 4.1 齿轮故障诊断实验平台搭建 | 第45-49页 |
| 4.1.1 传动系统搭建 | 第46-47页 |
| 4.1.2 控制部分设计 | 第47页 |
| 4.1.3 数据采集系统搭建 | 第47-49页 |
| 4.2 轮故障及测点的设置 | 第49-50页 |
| 4.3 峭度-小波分析的齿轮故障诊断实例分析 | 第50-59页 |
| 4.3.1 故障诊断实验分析流程 | 第50-52页 |
| 4.3.2 信号的预处理 | 第52页 |
| 4.3.3 峭度-小波分析的实验分析 | 第52-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
