| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 注释表 | 第19-21页 |
| 缩略语表 | 第21-22页 |
| 第一章 绪论 | 第22-37页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第22页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第22-33页 |
| 1.2.1 机械故障诊断技术发展概述 | 第22-24页 |
| 1.2.2 非平稳信号分析方法简要概述 | 第24-33页 |
| 1.3 课题研究思路的提出 | 第33-34页 |
| 1.4 本文内容的章节安排 | 第34-37页 |
| 第二章 自适应共振频带识别的轴承故障诊断方法研究 | 第37-59页 |
| 2.1 引言 | 第37页 |
| 2.2 理论分析 | 第37-44页 |
| 2.2.1 EWT提取独立模式分量的特性分析 | 第37-41页 |
| 2.2.1.1 EWT基本思想 | 第37-39页 |
| 2.2.1.2 EWT框架 | 第39-41页 |
| 2.2.2 频谱自适应剖分方法 | 第41-43页 |
| 2.2.2.1 尺度空间表示 | 第41-42页 |
| 2.2.2.2 概率估计方法 | 第42-43页 |
| 2.2.3 基于TEO算子的带内噪声抑制分析 | 第43-44页 |
| 2.3 自适应共振频带识别的轴承故障诊断方法 | 第44-45页 |
| 2.4 仿真分析 | 第45-48页 |
| 2.5 试验验证 | 第48-58页 |
| 2.5.1 齿轮箱轴承故障数据验证 | 第48-53页 |
| 2.5.1.1 试验装置与数据介绍 | 第48-50页 |
| 2.5.1.2 试验数据分析 | 第50-53页 |
| 2.5.2 全寿命轴承数据验证 | 第53-58页 |
| 2.5.2.1 全寿命轴承失效测试装置 | 第53-55页 |
| 2.5.2.2 试验信号分析 | 第55-58页 |
| 2.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第三章 多共振模态分量识别的轴承故障诊断方法研究 | 第59-81页 |
| 3.1 引言 | 第59页 |
| 3.2 VMD理论分析 | 第59-65页 |
| 3.2.1 VMD基本原理 | 第59-61页 |
| 3.2.2 VMD方法与轴承故障信号之间联系 | 第61-65页 |
| 3.3 MTEO算子及其物理意义 | 第65-67页 |
| 3.4 多共振模态分量识别的轴承故障诊断方法 | 第67-68页 |
| 3.5 仿真分析 | 第68-74页 |
| 3.5.1 单共振模式信号 | 第68-69页 |
| 3.5.2 双共振模式信号 | 第69-74页 |
| 3.6 试验验证 | 第74-80页 |
| 3.6.1 试验数据介绍 | 第74-75页 |
| 3.6.2 试验数据分析 | 第75-80页 |
| 3.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 第四章 多标度特性机理分析及齿轮损伤检测方法研究 | 第81-103页 |
| 4.1 引言 | 第81页 |
| 4.2 DFA理论介绍 | 第81-82页 |
| 4.3 齿轮箱信号的DFA变换 | 第82-85页 |
| 4.3.1 试验平台与试验数据 | 第82-84页 |
| 4.3.2“转折”现象描述及多标度特性机理研究的动机 | 第84-85页 |
| 4.4 齿轮箱振动信号多标度现象机理分析 | 第85-95页 |
| 4.4.1 谐波信号DFA分析 | 第86-88页 |
| 4.4.2 基于振动信号模型的转折特性分析 | 第88-94页 |
| 4.4.3 两类预处理信号DFA分析 | 第94-95页 |
| 4.5 多尺度特征参数提取及齿轮损伤识别性能评估 | 第95-102页 |
| 4.5.1 特征参数 | 第95-97页 |
| 4.5.2 特征参数提取方法 | 第97-99页 |
| 4.5.2.1 多段线性回归模型 | 第97-99页 |
| 4.5.2.2 齿轮损伤振动信号多尺度模型表示 | 第99页 |
| 4.5.3 特征参数性能评估 | 第99-102页 |
| 4.6 本章小结 | 第102-103页 |
| 第五章 简化标度方法研究及其齿轮箱诊断与状态识别 | 第103-121页 |
| 5.1 引言 | 第103页 |
| 5.2 简化标度指数识别方法及齿轮箱复合故障诊断 | 第103-113页 |
| 5.2.1 局部最优标度区间识别方法 | 第103-106页 |
| 5.2.2 最小二乘支持向量机 | 第106页 |
| 5.2.3 齿轮箱复合故障诊断方法 | 第106-107页 |
| 5.2.4 试验验证 | 第107-113页 |
| 5.2.4.1 试验平台及数据介绍 | 第107-109页 |
| 5.2.4.2 齿轮箱故障类型识别 | 第109-113页 |
| 5.3 简化标度区间方法及齿轮箱系统状态识别 | 第113-119页 |
| 5.3.1 极值增量DFA方法 | 第113-114页 |
| 5.3.2 分动齿轮箱振动信号及其状态识别方法 | 第114-115页 |
| 5.3.2.1 分动齿轮箱振动信号描述 | 第114-115页 |
| 5.3.2.2 分动齿轮箱状态识别方法 | 第115页 |
| 5.3.3 分动齿轮箱状态识别 | 第115-119页 |
| 5.4 本章小结 | 第119-121页 |
| 第六章 脊线融合理论及转速大波动齿轮箱信号分析 | 第121-142页 |
| 6.1 引言 | 第121页 |
| 6.2 转速大波动机械信号及代价函数法 | 第121-124页 |
| 6.2.1 齿轮箱转速大波动状态信号特性分析 | 第121-122页 |
| 6.2.2 基于代价函数脊线识别方法的基本原理 | 第122-124页 |
| 6.3 脊线融合理论的齿轮箱关键部件故障诊断方法 | 第124-131页 |
| 6.3.1 融合理论脊线识别的动机 | 第124-128页 |
| 6.3.1.1 齿轮箱振动信号 | 第124-126页 |
| 6.3.1.2 代价函数法跟踪脊线分析 | 第126-128页 |
| 6.3.2 融合理论脊线识别方法 | 第128-130页 |
| 6.3.3 齿轮箱关键部件故障识别方法 | 第130-131页 |
| 6.4 仿真分析 | 第131-133页 |
| 6.5 试验验证 | 第133-141页 |
| 6.5.1 行星轴承故障特征频率 | 第134-136页 |
| 6.5.2 行星齿轮箱缺陷部件识别 | 第136-141页 |
| 6.6 本章小结 | 第141-142页 |
| 第七章 路径优化方法与转速大波动齿轮箱信号分析 | 第142-163页 |
| 7.1 引言 | 第142页 |
| 7.2 代价函数识别脊线失效原因 | 第142-144页 |
| 7.3 路径优化脊线识别方法 | 第144-149页 |
| 7.3.1 脊线识别改进措施 | 第144-145页 |
| 7.3.2 路径优化方法原理 | 第145-149页 |
| 7.4 仿真分析 | 第149-151页 |
| 7.5 试验验证 | 第151-162页 |
| 7.5.1 普通齿轮箱转速信号识别 | 第151-155页 |
| 7.5.2 行星齿轮箱转速识别应用 | 第155-162页 |
| 7.6 本章小结 | 第162-163页 |
| 第八章 总结与展望 | 第163-167页 |
| 8.1 主要工作与创新点 | 第163-165页 |
| 8.1.1 本文主要工作总结 | 第163-165页 |
| 8.1.2 本文创新点 | 第165页 |
| 8.2 展望 | 第165-167页 |
| 参考文献 | 第167-182页 |
| 致谢 | 第182-183页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第183-184页 |