| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究的背景意义 | 第9-10页 |
| 1.2 机械故障诊断技术的发展历程和现状 | 第10-11页 |
| 1.3 滚动轴承故障诊断的发展历程和研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 论文研究的主要内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 1.4.1 本论文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文的章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 滚动轴承故障机理及故障信号特征分析 | 第17-24页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 滚动轴承结构 | 第17-18页 |
| 2.3 滚动轴承的失效形式 | 第18-19页 |
| 2.4 滚动轴承固有振动和故障特征频率 | 第19-21页 |
| 2.5 滚动轴承振动信号的频段特点 | 第21-22页 |
| 2.6 滚动轴承振动信号的测量 | 第22-23页 |
| 2.6.1 测量位置和方向的选择 | 第22页 |
| 2.6.2 测试参数的设定与测量标准的确定 | 第22-23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 滚动轴承振动信号故障特征提取方法 | 第24-37页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 振动信号的时域分析方法 | 第24-27页 |
| 3.2.1 有量纲统计指标 | 第24-25页 |
| 3.2.2 无量纲统计指标 | 第25-26页 |
| 3.2.3 波形分析 | 第26页 |
| 3.2.4 相关分析 | 第26-27页 |
| 3.3 频域分析 | 第27-30页 |
| 3.3.1 傅里叶变换 | 第27-29页 |
| 3.3.2 功率谱分析 | 第29-30页 |
| 3.4 EMD故障特征提取方法 | 第30-34页 |
| 3.4.1 EMD的基本概念 | 第30-32页 |
| 3.4.2 EMD分解原理 | 第32-33页 |
| 3.4.3 IMF判断 | 第33页 |
| 3.4.4 EMD方法具有的特点 | 第33-34页 |
| 3.5 EEMD故障特征提取方法 | 第34-36页 |
| 3.5.1 EEMD分解原理及步骤 | 第34-35页 |
| 3.5.2 EEMD方法中加入白噪声的准则 | 第35页 |
| 3.5.3 EEMD方法中总平均次数 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于小波去噪和EEMD包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法 | 第37-51页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 小波分析 | 第37-40页 |
| 4.2.1 小波分析的基本概念 | 第37-38页 |
| 4.2.2 连续小波变换 | 第38-39页 |
| 4.2.3 离散小波变换 | 第39-40页 |
| 4.3 小波消噪 | 第40-41页 |
| 4.3.1 小波去噪的基本原理 | 第40页 |
| 4.3.2 小波去噪的常见方法 | 第40-41页 |
| 4.4 包络解调分析 | 第41页 |
| 4.5 希尔伯特变换 | 第41-42页 |
| 4.7 基于小波去噪和EEMD包络解调分析的轴承故障诊断方法 | 第42-50页 |
| 4.7.1 故障诊断算法流程 | 第42-43页 |
| 4.7.2 仿真实验 | 第43-46页 |
| 4.7.3 实例分析 | 第46-50页 |
| 4.8 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于Lab VIEW和EEMD的滚动轴承故障诊断系统的设计 | 第51-60页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 故障系统的硬件介绍 | 第51-53页 |
| 5.2.1 Compact RIO介绍 | 第51-52页 |
| 5.2.2 数据采集 | 第52-53页 |
| 5.3 故障诊断系统软件部分的实现 | 第53-59页 |
| 5.3.1 诊断系统结构示意图 | 第53-54页 |
| 5.3.2 仿真信号实验 | 第54-57页 |
| 5.3.3 实际数据实验 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者介绍 | 第67页 |
