| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 插图 | 第12-14页 |
| 表格 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-39页 |
| ·机械设备状态监测与故障诊断技术的选题意义与研究内容 | 第15-17页 |
| ·选题意义 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·机械设备状态监测与故障诊断现有检测方案、技术手段分析 | 第17-19页 |
| ·振动信号分析处理方法研究现状 | 第19-32页 |
| ·时域统计分析 | 第19-20页 |
| ·Fourier分析 | 第20-21页 |
| ·时频分析 | 第21-29页 |
| ·Hilbert-Huang变换 | 第29-30页 |
| ·独立分量分析与盲信号分离 | 第30-32页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第32-39页 |
| ·本论文的研究对象 | 第32-36页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第36-39页 |
| 第2章 基于绝对自相关的轴承故障瞬态成分检测与特征表达研究 | 第39-59页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·基于振动信号的绝对自相关分析 | 第40-41页 |
| ·基于绝对自相关的瞬态成分检测与特征表达 | 第41-43页 |
| ·基于模拟信号瞬态冲击成分检测仿真分析 | 第43-45页 |
| ·轴承振动实验及结果分析 | 第45-58页 |
| ·轴承振动实验 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第3章 基于小波分形的滚动轴承状态分类研究 | 第59-77页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·小波变换 | 第60-63页 |
| ·连续小波变换 | 第60-61页 |
| ·离散小波变换 | 第61-62页 |
| ·小波包变换 | 第62-63页 |
| ·基于正交小波变换的分形原理 | 第63-66页 |
| ·测试系统及实验设计 | 第66-70页 |
| ·测试系统 | 第67-68页 |
| ·实验设计 | 第68-70页 |
| ·实验及其结果分析 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-77页 |
| 第4章 独立分量分析及一维振动信号特征提取 | 第77-97页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·ICA基础理论 | 第77-86页 |
| ·统计独立性与不相关性 | 第77-78页 |
| ·ICA模型 | 第78-79页 |
| ·ICA的可解性假设及解的不确定性 | 第79-80页 |
| ·非高斯性度量 | 第80-83页 |
| ·信号的预处理方法 | 第83-86页 |
| ·FastICA算法 | 第86-87页 |
| ·仿真分析 | 第87-89页 |
| ·基于ICA的一维振动信号特征提取分析 | 第89-95页 |
| ·基于ICA的一维振动信号特征提取 | 第89-91页 |
| ·齿轮箱振动信号实验分析 | 第91-95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 第5章 基于盲卷积分离模型的故障特征提取研究 | 第97-107页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·多传感器测试系统 | 第97-98页 |
| ·盲卷积模型 | 第98-102页 |
| ·信号分离性能评判准则 | 第102页 |
| ·仿真实验分析 | 第102-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第6章 总结与展望 | 第107-109页 |
| ·总结 | 第107-108页 |
| ·展望 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-119页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第119-121页 |
| 致谢 | 第121页 |
