基于小波包变换与粗糙集的滚动轴承故障诊断研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·电机轴承故障诊断研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·滚动轴承故障诊断技术研究的现状 | 第10-11页 |
| ·滚动轴承故障诊断常用方法 | 第11-13页 |
| ·振动信号分析技术 | 第13-15页 |
| ·本文主要研究内容和工作 | 第15-16页 |
| 第二章 电机轴承故障机理分析 | 第16-26页 |
| ·滚动轴承的典型结构 | 第16-17页 |
| ·滚动轴承的故障类型 | 第17-18页 |
| ·滚动轴承的振动机理和振动类型 | 第18-22页 |
| ·轴承振动机理 | 第18-19页 |
| ·故障轴承振动类型 | 第19-22页 |
| ·滚动轴承故障数据采集实验 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-26页 |
| 第三章 小波包在轴承故障诊断中的应用 | 第26-48页 |
| ·傅里叶变换 | 第26-27页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第27-28页 |
| ·小波变换 | 第28-32页 |
| ·连续小波变换 | 第28-32页 |
| ·离散小波变换 | 第32页 |
| ·小波变换的时频分辨率 | 第32-34页 |
| ·小波分析的两种重要方法 | 第34-37页 |
| ·多分辨率分析 | 第34-35页 |
| ·小波包分解 | 第35-37页 |
| ·小波包在轴承故障信号去噪方面的应用 | 第37-38页 |
| ·滚动轴承振动信号的特征提取 | 第38-40页 |
| ·对实测故障信号进行小波包去噪和能量特征提取 | 第40-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 粗糙集在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第48-58页 |
| ·粗糙集 | 第48-53页 |
| ·属性的依赖度和重要度 | 第53-54页 |
| ·知识约简和决策规则 | 第54-55页 |
| ·滚动轴承故障诊断决策表的生成 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 小波包与粗糙集相结合的轴承故障诊断系统 | 第58-74页 |
| ·采用粗糙集模型对滚动轴承进行故障诊断的一般步骤 | 第58-65页 |
| ·决策表中连续属性的离散化 | 第58-60页 |
| ·决策表中属性的约简 | 第60-63页 |
| ·决策表中属性值的约简 | 第63-65页 |
| ·小波包分解与粗糙集结合 | 第65-66页 |
| ·基于粗糙集的轴承故障诊断规则的生成 | 第66-70页 |
| ·轴承故障诊断系统功能概述 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·论文结论 | 第74页 |
| ·展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 附录 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第82页 |
