| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第11-14页 |
| 1.2.1 经验模态分解 | 第11-12页 |
| 1.2.2 局域均值分解 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 局域均值分解的相关理论和算法 | 第16-41页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 相关理论基础 | 第16-21页 |
| 2.2.1 频率和瞬时频率 | 第16-17页 |
| 2.2.2 调幅信号和调频信号 | 第17-18页 |
| 2.2.3 经验模式分解基本原理和算法 | 第18-19页 |
| 2.2.4 局域均值分解基本原理和算法 | 第19-21页 |
| 2.3 仿真信号分析 | 第21-33页 |
| 2.3.1 正弦叠加信号分析 | 第21-23页 |
| 2.3.2 调频调幅信号分析 | 第23-26页 |
| 2.3.3 齿轮仿真信号分析 | 第26-31页 |
| 2.3.4 轴承仿真信号分析 | 第31-33页 |
| 2.4 实际信号分析 | 第33-36页 |
| 2.5 基于互信息理论的LMD虚假分量消除 | 第36-40页 |
| 2.5.1 引言 | 第36页 |
| 2.5.2 互信息理论的LMD虚假分量的识别 | 第36-37页 |
| 2.5.3 仿真实验 | 第37-40页 |
| 2.6 小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于LMD和Hilbert包络的特征提取 | 第41-76页 |
| 3.1 风电场振动监测系统简介 | 第41-42页 |
| 3.2 风电机组传动链常见故障模式分析 | 第42-46页 |
| 3.2.1 滚动轴承振动机理及主要故障模式 | 第42-45页 |
| 3.2.2 齿轮振动机理及主要故障模式 | 第45-46页 |
| 3.3 基于LMD分量包络分析的传动链故障特征提取 | 第46-75页 |
| 3.3.1 宁夏某风电场27 | 第47-57页 |
| 3.3.2 山东某风电场4 | 第57-66页 |
| 3.3.3 通辽某风电场66 | 第66-75页 |
| 3.4 小结 | 第75-76页 |
| 第4章 基于LMD和Teager-Kaiser能量算子的特征提取 | 第76-85页 |
| 4.1 Teager-Kaiser能量算子理论 | 第76-77页 |
| 4.2 实验仿真研究 | 第77-80页 |
| 4.2.1 chirp信号仿真 | 第77-78页 |
| 4.2.2 调频调幅信号仿真 | 第78-80页 |
| 4.3 基于LMD的能量算子解调及其在传动链中的应用 | 第80-84页 |
| 4.3.1 宁夏某风电场27 | 第80-81页 |
| 4.3.2 山东某风电场4 | 第81-82页 |
| 4.3.3 通辽某风电场66 | 第82-84页 |
| 4.4 小结 | 第84-85页 |
| 第5章 基于LMD的振动数据脉冲噪声处理 | 第85-90页 |
| 5.1 概述 | 第85页 |
| 5.2 脉冲干扰信号的去噪步骤 | 第85-86页 |
| 5.3 LMD去噪的实例分析 | 第86-89页 |
| 5.3.1 脉冲噪声分析 | 第86-87页 |
| 5.3.2 实例分析 | 第87-89页 |
| 5.4 小结 | 第89-90页 |
| 第6章 结论与展望 | 第90-92页 |
| 6.1 结论 | 第90页 |
| 6.2 展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-99页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100页 |
