| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第12-17页 |
| 1.2.1 滚动轴承故障诊断的主要环节 | 第12-13页 |
| 1.2.2 滚动轴承故障诊断的发展过程 | 第13-14页 |
| 1.2.3 滚动轴承故障诊断方法概述与研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.4 滚动轴承诊断的未来趋势 | 第17页 |
| 1.3 论文的主要内容与章节安排 | 第17-20页 |
| 第二章 滚动轴承的振动与信号处理 | 第20-34页 |
| 2.1 滚动轴承的结构和失效形式 | 第20-22页 |
| 2.1.1 滚动轴承的基本结构 | 第20-21页 |
| 2.1.2 滚动轴承的主要失效形式 | 第21-22页 |
| 2.2 滚动轴承的振动机理 | 第22-26页 |
| 2.2.1 滚动轴承的振动 | 第22-23页 |
| 2.2.2 滚动轴承的固有频率 | 第23-24页 |
| 2.2.3 滚动轴承的故障特征频率 | 第24-26页 |
| 2.3 滚动轴承典型故障的振动特性 | 第26-28页 |
| 2.4 滚动轴承振动信号的处理 | 第28-31页 |
| 2.4.1 振动信号的降噪处理 | 第29-30页 |
| 2.4.2 振动信号的特征提取 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-34页 |
| 第三章 基于改进阈值函数的小波阈值降噪 | 第34-48页 |
| 3.1 小波变换与 Mallat 算法 | 第34-37页 |
| 3.2 小波阈值降噪法 | 第37-40页 |
| 3.2.1 含噪信号的数学模型 | 第37-38页 |
| 3.2.2 小波阈值降噪原理 | 第38-39页 |
| 3.2.3 影响降噪效果的关键因素 | 第39-40页 |
| 3.3 传统阈值函数优缺点分析 | 第40-42页 |
| 3.4 改进的阈值函数 | 第42-44页 |
| 3.4.1 改进阈值函数的表达式 | 第42-43页 |
| 3.4.2 改进阈值函数的分析 | 第43-44页 |
| 3.5 仿真实验验证 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 支持向量机及其建模寻优 | 第48-64页 |
| 4.1 统计学习理论基础 | 第48-49页 |
| 4.2 支持向量机 | 第49-60页 |
| 4.2.1 最优分类超平面 | 第50-53页 |
| 4.2.2 线性不可分的处理原则 | 第53-57页 |
| 4.2.3 多分类支持向量机 | 第57-60页 |
| 4.3 支持向量机参数寻优 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 基于改进阈值函数及 SVM 的滚动轴承故障诊断 | 第64-78页 |
| 5.1 滚动轴承诊断流程 | 第64-66页 |
| 5.2 滚动轴承振动数据及分析 | 第66-70页 |
| 5.2.1 滚动轴承振动数据来源 | 第66-67页 |
| 5.2.2 轴承振动加速度信号分析 | 第67-70页 |
| 5.3 滚动轴承故障识别的实例分析 | 第70-77页 |
| 5.3.1 基于改进阈值函数及 SVM 的滚动轴承实例分析 | 第70-72页 |
| 5.3.2 不同诊断方法实例分析的对比 | 第72-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第78-82页 |
| 6.1 全文总结 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第88页 |