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自适应最稀疏时频分析方法在齿轮故障诊断中的应用

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第16-22页
    1.1 研究背景与意义第16-17页
    1.2 齿轮故障诊断研究概况第17-19页
        1.2.1 国内外研究现状第17-18页
        1.2.2 故障特征提取存在的问题第18-19页
    1.3 论文研究思路及内容安排第19-22页
        1.3.1 论文的研究思路第19页
        1.3.2 论文的内容安排第19-22页
第2章 齿轮的故障类型与故障诊断方法第22-29页
    2.1 齿轮故障类型第22-23页
    2.2 齿轮振动机理第23-24页
    2.3 齿轮故障振动信号调制特征第24-25页
        2.3.1 齿轮啮合频率调制现象第24-25页
        2.3.2 齿轮固有频率调制现象第25页
    2.4 常见的齿轮故障诊断方法第25-28页
        2.4.1 时域分析方法第26页
        2.4.2 谱分析方法第26-27页
        2.4.3 时频分析方法第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 自适应最稀疏时频分析方法第29-46页
    3.1 ASTFA方法第29-33页
        3.1.1 基本思想第29-30页
        3.1.2 构建过完备字典库第30页
        3.1.3 非线性优化问题的求解第30-33页
    3.2 ASTFA方法仿真分析第33-41页
        3.2.1 调幅信号分析第33-35页
        3.2.2 调频信号分析第35-37页
        3.2.3 调幅调频信号分析第37-39页
        3.2.4 复合信号分析第39-41页
    3.3 ASTFA方法的分解特性第41-45页
        3.3.1 靶向分解特性第41-42页
        3.3.2 高幅值比信号分解特性第42-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第4章 基于蛾火优化的自适应最稀疏时频分析方法第46-58页
    4.1 ASTFA方法的缺陷第46-49页
    4.2 基于蛾火优化的自适应最稀疏时频分析方法第49-54页
        4.2.1 蛾火优化算法第49-53页
        4.2.2 MFO-ASTFA方法的实施步骤第53-54页
    4.3 MFO-ASTFA方法仿真分析第54-57页
        4.3.1 低频率比信号第54-55页
        4.3.2 含间歇噪声的调幅调频信号第55-56页
        4.3.3 组合信号第56-57页
    4.4 本章小结第57-58页
第5章 基于MFO-ASTFA和SDEO解调的行星轮系故障诊断方法第58-71页
    5.1 引言第58-59页
    5.2 对称差分能量算子第59-60页
    5.3 基于MFO-ASTFA和SDEO的解调方法第60页
    5.4 行星轮系故障仿真分析第60-68页
        5.4.1 行星轮系故障信号模型第60-61页
        5.4.2 故障仿真分析第61-68页
    5.5 行星轮系实际故障诊断第68-70页
    5.6 本章小结第70-71页
第6章 基于MFO-ASTFA和END的定轴齿轮故障诊断方法第71-88页
    6.1 引言第71-72页
    6.2 基于频谱移位的包络求解方法第72-75页
        6.2.1 幅值调制与解调第72-73页
        6.2.2 包络求解第73-75页
    6.3 基于END的瞬时频率求解方法第75-81页
        6.3.1 END方法的基本理论第75-78页
        6.3.2 END方法仿真分析第78-81页
    6.4 基于MFO-ASTFA和END的解调方法第81-82页
    6.5 定轴齿轮故障诊断第82-87页
        6.5.1 齿轮裂纹故障诊断第83-84页
        6.5.2 齿轮断齿故障诊断第84-86页
        6.5.3 正常齿轮振动信号分析第86-87页
    6.6 本章小结第87-88页
结论与展望第88-90页
    1 研究结论第88-89页
    2 研究展望第89-90页
参考文献第90-95页
致谢第95-96页
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录第96-97页
附录B 攻读学位期间参与的科研项目第97页

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