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基于LMD的AR模型在旋转机械故障诊断中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-17页
   ·课题研究的背景和意义第10页
   ·旋转机械故障诊断的基本过程第10-11页
   ·国内外相关技术的现状与应用第11-14页
     ·旋转机械故障诊断技术的研究现状第11-13页
     ·局部均值分解的应用第13页
     ·时间序列模型的应用第13-14页
   ·局部均值分解在旋转机械故障诊断中的发展趋势第14-15页
   ·本文主要研究内容第15-16页
 本章小结第16-17页
第二章 旋转机械中滚动轴承的故障机理第17-22页
   ·滚动轴承故障的形式第17-18页
   ·滚动轴承的诊断方法第18-19页
   ·滚动轴承的固有频率第19-20页
   ·滚动轴承的特征频率第20-21页
 本章小结第21-22页
第三章 旋转机械特征信号分析常用的方法第22-30页
   ·短时傅里叶变换第22-23页
     ·傅里叶变换第22-23页
     ·短时傅里叶变换第23页
   ·Wigner-Ville分布第23-24页
   ·小波变换第24-26页
     ·连续小波变换第24-25页
     ·离散小波变换第25-26页
   ·Hilbert-Huang变换第26-29页
     ·经验模式分解第26-27页
     ·Hilbert变换第27-28页
     ·基于经验模式分解的Hilbert谱第28-29页
 本章小结第29-30页
第四章 局部均值分解方法的研究及应用第30-50页
   ·局部均值分解相关的概念第30-34页
     ·信号的频率和瞬时频率第30-31页
     ·调幅信号和调频信号第31-33页
     ·单分量和多分量第33-34页
   ·局部均值分解步骤第34-37页
   ·局部均值分解中的问题第37-43页
     ·采样频率的问题第37-39页
     ·滑动平均跨度的问题第39-40页
     ·包络估计函数和局部均值函数中相位差的问题第40-42页
     ·端点效应的问题第42-43页
   ·局部均值分解的改进第43-48页
     ·三次样条插值第43页
     ·镜面闭合延拓第43-46页
     ·局部均值分解的改进第46-48页
   ·应用分析第48-49页
 本章小结第49-50页
第五章 时间序列方法的研究及应用第50-60页
   ·时间序列模型的原理第50-52页
   ·AR模型参数的估计第52-56页
     ·AR模型参数的最小二乘估计原理第52-54页
     ·AR模型阶数判定准则第54-56页
   ·AR模型的建立及其算法实现第56-57页
   ·应用分析第57-59页
 本章小结第59-60页
第六章 基于LMD的AR模型在旋转机械故障诊断中的研究及应用第60-69页
   ·基于LMD和AR模型的方法第60-63页
   ·基于LMD的AR模型的滚动轴承故障珍断方法第63-65页
   ·应用分析第65-68页
 本章小结第68-69页
结论与展望第69-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第73-74页
致谢第74页

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