| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 齿轮箱的故障诊断研究方法 | 第11-12页 |
| 1.3 齿轮箱故障诊断中振动信号处理方法的概述 | 第12-15页 |
| 1.3.1 时域分析法 | 第12-13页 |
| 1.3.2 频域分析法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 时频联合分析法 | 第14-15页 |
| 1.4 齿轮箱多故障诊断技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.5 本文研究思路和章节安排 | 第16-20页 |
| 1.5.1 本文研究思路与内容 | 第16-17页 |
| 1.5.2 论文章节安排 | 第17-20页 |
| 2 齿轮箱的故障特性和振动机理分析 | 第20-36页 |
| 2.1 齿轮箱故障类型 | 第20-21页 |
| 2.2 齿轮振动特征分析与故障类型 | 第21-27页 |
| 2.2.1 齿轮振动机理分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 齿轮的固有特性 | 第22-23页 |
| 2.2.3 齿轮的故障类型 | 第23-25页 |
| 2.2.4 常见故障的振动信号频域特征 | 第25-26页 |
| 2.2.5 齿轮故障振动信号模型 | 第26-27页 |
| 2.3 滚动轴承故障与振动特征分析 | 第27-31页 |
| 2.3.1 滚动轴承的基本结构与故障类型 | 第27-29页 |
| 2.3.2 滚动轴承振动信号特征频率 | 第29-30页 |
| 2.3.3 滚动轴承的振动信号模型 | 第30-31页 |
| 2.4 齿轮箱试验台与采集系统 | 第31-34页 |
| 2.4.1 齿轮箱故障模拟试验台 | 第31-33页 |
| 2.4.2 振动信号采集系统 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 3 EEMD-HHT的虚拟仪器实现与在齿轮箱故障诊断中应用 | 第36-50页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 希尔伯特—黄变换 | 第36-39页 |
| 3.2.1 经验模态分解 | 第37页 |
| 3.2.2 集成经验模态分解 | 第37-38页 |
| 3.2.3 希尔伯特变换 | 第38-39页 |
| 3.3 基于EEMD的HHT虚拟仪器构建 | 第39-44页 |
| 3.4 希尔伯特—黄变换在齿轮箱故障诊断中的应用 | 第44-47页 |
| 3.5 小结 | 第47-50页 |
| 4 基于改进形态分量分析的齿轮箱复合故障诊断方法研究 | 第50-66页 |
| 4.1 形态分量分析 | 第51-55页 |
| 4.1.1 基础知识 | 第51-52页 |
| 4.1.2 形态分量分析原理 | 第52-53页 |
| 4.1.3 形态分量分析的算法步骤 | 第53-55页 |
| 4.2 形态分量分析算法的改进 | 第55-57页 |
| 4.2.1 形态分量分析中阈值的更新 | 第55页 |
| 4.2.2 形态分量分析中系数的筛选 | 第55-56页 |
| 4.2.3 字典选择 | 第56-57页 |
| 4.3 信号仿真分析 | 第57-61页 |
| 4.4 齿轮箱断齿与轴承内圈裂纹复合故障实验 | 第61-65页 |
| 4.5 小结 | 第65-66页 |
| 5 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 全文总结 | 第66-67页 |
| 5.2 论文展望 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |