旋转机械故障的检测与诊断
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状和趋势 | 第10-11页 |
| ·常用的滚动轴承的故障检测与诊断方法介绍 | 第11-15页 |
| ·时域分析方法 | 第12-13页 |
| ·频域分析方法 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 特征提取在时频域内的方法分析 | 第17-26页 |
| ·时域和频域中的方法分析 | 第17-24页 |
| ·时域分析 | 第17页 |
| ·频域分析 | 第17-19页 |
| ·时-频域分析 | 第19-24页 |
| ·包络谱分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于小波分析和包络谱分析的故障特征提取 | 第26-43页 |
| ·滚动轴承故障失效常见形式 | 第26-29页 |
| ·滚动轴承上的常见振动和噪声 | 第26-28页 |
| ·滚动轴承的故障特征频率计算 | 第28-29页 |
| ·几种常用的小波函数 | 第29-31页 |
| ·Haar小波 | 第29-30页 |
| ·Daubechies小波 | 第30-31页 |
| ·滚动轴承数据的小波分析和包络谱分析 | 第31-40页 |
| ·滚动轴承数据的小波包络自动特征提取技术 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于朴素贝叶斯分类算法的故障检测与诊断 | 第43-54页 |
| ·特征频率的预处理 | 第43-45页 |
| ·基于朴素贝叶斯分类算法的机械故障检测 | 第45-48页 |
| ·贝叶斯定理 | 第45-46页 |
| ·朴素贝叶斯分类算法 | 第46-48页 |
| ·基于故障数据的建模子系统 | 第48-49页 |
| ·故障诊断子系统 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
