| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 滚动轴承故障机理及其特征提取 | 第15-22页 |
| 2.1 滚动轴承故障机理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 滚动轴承结构 | 第15页 |
| 2.1.2 滚动轴承故障形式 | 第15-16页 |
| 2.1.3 滚动轴承振动特征 | 第16-18页 |
| 2.2 HHT存在问题对轴承故障特征提取影响 | 第18-19页 |
| 2.2.1 端点效应问题 | 第18页 |
| 2.2.2 虚假分量问题 | 第18-19页 |
| 2.2.3 多特征量问题 | 第19页 |
| 2.3 故障程度多分类预测模型 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于端点效应抑制方法的轴承故障特征提取研究 | 第22-40页 |
| 3.1 Hilbert－HuangTransform基本理论分析 | 第22-27页 |
| 3.1.1 经验模态分解 | 第22-25页 |
| 3.1.2 Hilbert变换 | 第25-27页 |
| 3.2 基于ELM－镜像闭合延拓理论分析 | 第27-32页 |
| 3.2.1 端点效应现象 | 第27页 |
| 3.2.2 单隐层前馈神经网络 | 第27-29页 |
| 3.2.3 ELM预测模型 | 第29-32页 |
| 3.2.4 镜像闭合延拓法 | 第32页 |
| 3.3 基于ELM－镜像闭合延拓抑制端点效应的研究 | 第32-39页 |
| 3.3.1 求解算法设计 | 第32-33页 |
| 3.3.2 仿真与分析 | 第33-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于虚假分量识别方法的轴承故障特征提取研究 | 第40-49页 |
| 4.1 虚假分量理论分析 | 第40-41页 |
| 4.1.1 虚假分量现象 | 第40页 |
| 4.1.2 相关系数法 | 第40-41页 |
| 4.2 基于K-L散度法识别EMD虚假分量理论分析 | 第41-42页 |
| 4.2.1 K-L散度法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 K-L散度法计算 | 第42页 |
| 4.3 基于K-L散度法识别EMD虚假分量的研究 | 第42-48页 |
| 4.3.1 求解算法设计 | 第42-43页 |
| 4.3.2 仿真与分析 | 第43-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于多特征量提取方法的轴承故障特征提取研究 | 第49-57页 |
| 5.1 多特征量故障特征提取概述 | 第49页 |
| 5.2 构造多特征量参数矩阵 | 第49-51页 |
| 5.2.1 时域参数的分析与计算 | 第49-50页 |
| 5.2.2 AR模型参数矩阵奇异值的分析与计算 | 第50-51页 |
| 5.2.3 能量熵的分析与计算 | 第51页 |
| 5.3 基于多特征量故障特征提取研究 | 第51-56页 |
| 5.3.1 求解算法设计 | 第51-52页 |
| 5.3.2 仿真与分析 | 第52-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
