| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 航空发动机主轴轴承故障诊断的现状和发展趋势 | 第16-17页 |
| 1.3 滚动轴承的故障概述 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的主要内容及创新点 | 第19-20页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 基于改进ITD算法的信号预处理方法研究 | 第23-45页 |
| 2.1 固有时间尺度分解算法及改进方法 | 第23-26页 |
| 2.1.1 ITD原理及其存在的问题 | 第23-25页 |
| 2.1.2 ITD改进方法 | 第25-26页 |
| 2.1.3 小结 | 第26页 |
| 2.2 基于改进ITD算法的信号预处理方法 | 第26-36页 |
| 2.2.1 信号预处理方法原理及在轴承故障诊断中的应用 | 第26-28页 |
| 2.2.2 实验验证分析 | 第28-35页 |
| 2.2.3 小结 | 第35-36页 |
| 2.3 基于全矢包络谱的信号处理方法研究 | 第36-43页 |
| 2.3.1 全矢谱技术的基础 | 第36-38页 |
| 2.3.2 基于改进ITD和全矢包络谱的数据融合故障诊断方法 | 第38-39页 |
| 2.3.3 实验验证分析 | 第39-42页 |
| 2.3.4 小结 | 第42-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第三章 故障特征参数的构建 | 第45-67页 |
| 3.1 时频域特征参数 | 第45-47页 |
| 3.1.1 时域特征参数 | 第45-47页 |
| 3.1.2 频域特征参数 | 第47页 |
| 3.2 模糊熵 | 第47-55页 |
| 3.2.1 模糊熵的基本原理 | 第47-49页 |
| 3.2.2 ITD模糊熵 | 第49-50页 |
| 3.2.3 实验验证和分析 | 第50-54页 |
| 3.2.4 小结 | 第54-55页 |
| 3.3 梅尔倒谱和系数 | 第55-60页 |
| 3.3.1 梅尔倒谱系数简介 | 第55-56页 |
| 3.3.2 梅尔倒谱和系数的构造 | 第56-57页 |
| 3.3.3 实验验证和分析 | 第57-60页 |
| 3.3.4 小结 | 第60页 |
| 3.4 基于LTSA算法的最优特征参数矩阵的构建 | 第60-65页 |
| 3.4.1 LTSA算法概述 | 第60-62页 |
| 3.4.2 基于LTSA的最优特征参数矩阵的构建方法 | 第62页 |
| 3.4.3 实验验证和分析 | 第62-65页 |
| 3.4.4 小结 | 第65页 |
| 3.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于VPMCD的故障诊断方法研究 | 第67-79页 |
| 4.1 基于VPMCD算法的故障识别诊断 | 第67-72页 |
| 4.1.1 VPMCD算法的基本原理 | 第67-69页 |
| 4.1.2 VPMCD算法在轴承故障诊断中的应用 | 第69页 |
| 4.1.3 实验验证与分析 | 第69-72页 |
| 4.1.4 小结 | 第72页 |
| 4.2 基于改进VPMCD算法的故障识别诊断 | 第72-78页 |
| 4.2.1 PCA算法简介 | 第72-73页 |
| 4.2.2 PCA算法改进的VPMCD算法 | 第73-74页 |
| 4.2.3 实验验证与分析 | 第74-77页 |
| 4.2.4 小结 | 第77-78页 |
| 4.3 本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 主轴轴承故障诊断平台的实现 | 第79-89页 |
| 5.1 故障诊断系统平台的总体设计 | 第79-80页 |
| 5.2 故障诊断系统数据库的设计 | 第80-82页 |
| 5.3 故障诊断平台软件设计开发 | 第82-87页 |
| 5.4 本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 结论与展望 | 第89-91页 |
| 6.1 研究成果总结 | 第89-90页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第97-99页 |
| 作者和导师简介 | 第99-100页 |
| 附件 | 第100-101页 |
