| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题的背景、目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关领域的研究现状与发展 | 第11-18页 |
| ·滚动轴承诊断技术的由来与发展现状 | 第11-13页 |
| ·应力波技术的现状与发展 | 第13-14页 |
| ·盲源分离研究的发展现状及意义 | 第14-17页 |
| ·小波分析现状概述 | 第17-18页 |
| ·本文主要研究内容和方法 | 第18-19页 |
| 第二章 低速机械故障信号捕捉技术 | 第19-35页 |
| ·低速滚动轴承的典型故障 | 第19-24页 |
| ·滚动轴承失效的基本形式 | 第19-20页 |
| ·滚动轴承的振动类型及其故障特征 | 第20-24页 |
| ·低速机械故障信号捕捉技术的确定 | 第24-25页 |
| ·应力波检测的基本原理 | 第25-34页 |
| ·应力波的形成机理 | 第25-26页 |
| ·应力波的模式分析 | 第26页 |
| ·应力波的模式选择 | 第26-27页 |
| ·应力波的衰减机制 | 第27-28页 |
| ·应力波的控制方程 | 第28-30页 |
| ·应力波的反射与透射 | 第30-34页 |
| ·低速滚动轴承应力波故障信号的产生 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 低速机械故障信号分离方法研究 | 第35-47页 |
| ·非线性盲源分离 | 第35-37页 |
| ·非线性去混叠系统 | 第36-37页 |
| ·基于BP神经网络的非线性盲源分离 | 第37-41页 |
| ·MISEP方法理论基础 | 第37-38页 |
| ·神经网络的训练 | 第38-41页 |
| ·小波分析理论研究 | 第41-46页 |
| ·时间—频率局域化分析 | 第41-43页 |
| ·低速滚动轴承诊断中小波基的选择 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 低速机械早期故障应力波信号的捕捉与分离的实现 | 第47-59页 |
| ·应力波实验及数据处理分析 | 第47-54页 |
| ·实验装置与测量仪器 | 第47-48页 |
| ·实验步骤 | 第48页 |
| ·实验结果 | 第48-54页 |
| ·实例故障诊断 | 第54-58页 |
| ·故障实例对象 | 第54-55页 |
| ·实例数据处理 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 在学研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |