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直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第8-15页
    1.1 课题研究的背景和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 振动信号预处理方法第10-12页
        1.2.2 故障特征提取方法第12-13页
        1.2.3 故障识别方法第13页
    1.3 本文主要研究内容第13-15页
第2章 频段能量特征提取方法第15-27页
    2.1 概述第15页
    2.2 频段能量特征第15-17页
    2.3 自动倾斜器实测振动数据第17-18页
    2.4 特征提取实例分析第18-26页
        2.4.1 滚动轴承故障特征频率第18-19页
        2.4.2 段数M取值范围的确定第19-20页
        2.4.3 段数M取不同值时的特征提取结果分析第20-26页
    2.5 本章小节第26-27页
第3章 基于频段能量特征和SVM的滚动轴承故障诊断方法第27-36页
    3.1 概述第27页
    3.2 方法描述第27-28页
    3.3 SVM分类器设计第28页
    3.4 实验及结果分析第28-34页
        3.4.1 不同载荷条件的适应性实验第29-31页
        3.4.2 不同刻伤条件的适应性实验第31-34页
        3.4.3 段数M对诊断结果的影响分析第34页
    3.5 本章小结第34-36页
第4章 诊断系统的升级改造第36-55页
    4.1 概述第36页
    4.2 系统简介第36-39页
        4.2.1 开发环境第36页
        4.2.2 系统架构第36-37页
        4.2.3 系统功能第37-38页
        4.2.4 实验管理第38-39页
    4.3 系统优化第39-47页
        4.3.1 界面优化第39-43页
        4.3.2 接口优化第43-47页
    4.4 系统完善第47-49页
        4.4.1 完善预处理模块第47-48页
        4.4.2 完善特征提取模块第48-49页
    4.5 系统联调及运行结果第49-53页
    4.6 本章小节第53-55页
第5章 总结与展望第55-57页
    5.1 研究工作总结第55页
    5.2 研究工作展望第55-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间参与的科研项目和研究成果第61-62页
致谢第62-63页

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