| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题来源、目的和意义 | 第8-9页 |
| ·滚动轴承状态检测技术的国内外研究动态 | 第9-13页 |
| ·滚动轴承状态检测技术综述 | 第9-11页 |
| ·基于振动法的滚动轴承状态质量检测技术的国内外研究动态 | 第11-13页 |
| ·信号分析、模式识别技术理论发展及相关应用 | 第13-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2 回转平台状态质量检测原理 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·基于振动法的状态质量检测原理 | 第16-24页 |
| ·滚动轴承的结构 | 第16-17页 |
| ·滚动轴承失效形式 | 第17-18页 |
| ·滚动轴承的振动类型 | 第18-20页 |
| ·状态质量及其相关概念 | 第20-21页 |
| ·状态质量的振动检测原理 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 测试系统设计 | 第25-32页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·回转平台概述 | 第25-27页 |
| ·回转平台构成 | 第25页 |
| ·回转平台工作原理 | 第25-26页 |
| ·回转平台主要战技指标 | 第26-27页 |
| ·测试系统设计 | 第27-31页 |
| ·测试对象 | 第27页 |
| ·测试装置 | 第27-28页 |
| ·测点选取与布置 | 第28-30页 |
| ·测量参数的设置 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 回转平台的测试信号分析处理及特征提取 | 第32-53页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·一般的信号的预处理技术 | 第32-33页 |
| ·基于小波分析技术的信号预处理 | 第33-41页 |
| ·多尺度分析 | 第34-36页 |
| ·Mallat算法 | 第36-37页 |
| ·小波消噪的基本原理及方法 | 第37-39页 |
| ·小波变换在本课题中的应用 | 第39-41页 |
| ·回转平台测试信号分析处理及特征提取 | 第41-52页 |
| ·特征向量提取的基本概念和任务 | 第41-42页 |
| ·基于脉冲能量法的回转平台测试信号分析处理及特征提取 | 第42-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于BP神经网络的状态质量的模式识别 | 第53-62页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·基于神经网络的状态质量模式识别 | 第53-55页 |
| ·BP神经网络 | 第55-57页 |
| ·利用BP网络对回转平台的状态质量进行状态识别 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 结论 | 第62-64页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第62-63页 |
| ·展望与设想 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |