| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| 第一节 设备故障诊断技术的发展概况及意义 | 第6-7页 |
| 第二节 本文的安排及工作 | 第7-9页 |
| 第二章 齿轮啮合系统动力特性和振动信号分析 | 第9-18页 |
| 第一节 齿轮动力学分析 | 第9-13页 |
| 第二节 齿轮振动信号分析 | 第13-18页 |
| 第三章 故障信号特征提取 | 第18-30页 |
| 第一节 齿轮故障频谱分析方法 | 第18-20页 |
| 第二节 小波变换 | 第20-25页 |
| 第三节 小波包分析 | 第25-27页 |
| 第四节 利用小波包分析进行特征提取 | 第27-30页 |
| 第四章 人工神经网络模式识别概论 | 第30-41页 |
| 第一节 人工神经网络简述 | 第30-34页 |
| 第二节 神经网络的基本原理 | 第34-38页 |
| 第三节 BP网络的设计考虑 | 第38-41页 |
| 第五章 实验与分析 | 第41-70页 |
| 第一节 实验系统的基本组成 | 第41页 |
| 第二节 信号采集系统 | 第41-43页 |
| 第三节 利用神经网络进行故障模式识别 | 第43-61页 |
| 第四节 齿轮故障模式识别软件 | 第61-70页 |
| 结论及今后的工作 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |