| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 颤振研究的国内外现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 机理研究进展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 振动信号处理方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 状态识别分类方法研究 | 第12页 |
| 1.3 论文内容工作安排 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 EMD与BEMD的方法及原理 | 第14-25页 |
| 2.1 几种常用的时频分析方法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 S变换 | 第14页 |
| 2.1.2 Wigner-Ville分布 | 第14-15页 |
| 2.1.3 奇异值分解 | 第15-16页 |
| 2.2 一维经验模态分解方法 | 第16-17页 |
| 2.2.1 EMD的基本原理 | 第16页 |
| 2.2.2 EMD的分解流程 | 第16-17页 |
| 2.3 二维经验模态分解方法 | 第17-19页 |
| 2.3.1 BEMD的基本原理 | 第17页 |
| 2.3.2 BEMD的分解流程 | 第17-19页 |
| 2.4 经验模态分解的特点 | 第19-20页 |
| 2.4.1 完备性 | 第19页 |
| 2.4.2 自适应性 | 第19页 |
| 2.4.3 IMF近似正交性 | 第19-20页 |
| 2.5 基于BEMD的希尔伯特变换 | 第20-22页 |
| 2.6 经验模态分解的研究方向 | 第22-23页 |
| 2.6.1 端点效应 | 第22-23页 |
| 2.6.2 包络拟合 | 第23页 |
| 2.6.3 模态混叠 | 第23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于EMD与BEMD的时频分析方法应用与比较研究 | 第25-37页 |
| 3.1 模拟颤振信号发生器 | 第25-27页 |
| 3.2 EMD与BEMD方法的比较研究 | 第27-30页 |
| 3.3 基于相关系数的BIMF有效性检验方法 | 第30-32页 |
| 3.4 基于MATLAB的BIMF相位差的互相关函数检测 | 第32-33页 |
| 3.5 基于仿真颤振信号的希尔伯特变换 | 第33-34页 |
| 3.6 BEMD算法最理想投影方向数目选取方法 | 第34-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于BEMD与Hilbert的颤振特征量提取 | 第37-43页 |
| 4.1 峰峰值 | 第37页 |
| 4.2 峭度值 | 第37-38页 |
| 4.3 实时方差 | 第38页 |
| 4.4 瞬时能量 | 第38-40页 |
| 4.5 磨削振动信号的特征量提取流程 | 第40-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 龙门导轨磨床磨削颤振实验平台搭建 | 第43-52页 |
| 5.1 试验目的 | 第43页 |
| 5.2 试验方案与参数设定 | 第43-45页 |
| 5.3 传感器及测点布置 | 第45-46页 |
| 5.4 数据采集及方法验证 | 第46-49页 |
| 5.5 实验数据及特征量提取结果 | 第49-51页 |
| 5.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 基于最小二乘支持向量机的早期磨削颤振诊断 | 第52-59页 |
| 6.1 支持向量机基本理论 | 第52-53页 |
| 6.2 支持向量机分类 | 第53-54页 |
| 6.3 核函数 | 第54-55页 |
| 6.4 最小二乘支持向量机(LSSVM) | 第55-56页 |
| 6.5 基于LSSVM的磨床磨削颤振诊断 | 第56-58页 |
| 6.5.1 LSSVM的训练 | 第56-57页 |
| 6.5.2 LSSVM的诊断 | 第57-58页 |
| 6.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 大型数控磨床磨削颤振检测软件 | 第59-69页 |
| 7.1 颤振检测软件 | 第59-68页 |
| 7.2 本章小结 | 第68-69页 |
| 第八章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 8.1 论文总结 | 第69-70页 |
| 8.2 论文展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士研究生期间的研究成果 | 第77页 |
