| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 选题背景 | 第10页 |
| 1.2 齿轮箱状态监控和故障诊断的理论意义与实用价值 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 齿轮箱故障诊断技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 齿轮箱故障诊断中信号处理技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 2 齿轮箱的故障特性及常用的振动分析方法 | 第14-26页 |
| 2.1 齿轮箱常见的失效形式 | 第14-16页 |
| 2.1.1 齿轮箱典型的失效形式及故障类型 | 第14页 |
| 2.1.2 齿轮的典型故障类型 | 第14-15页 |
| 2.1.3 滚动轴承故障类型 | 第15-16页 |
| 2.2 齿轮箱振动机理研究 | 第16-19页 |
| 2.2.1 齿轮的振动产生机理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 齿轮的固有特性 | 第17-18页 |
| 2.2.3 滚动轴承的振动产生机理 | 第18页 |
| 2.2.4 轴承的固有特性 | 第18-19页 |
| 2.3 齿轮箱振动信号分析处理方法 | 第19-26页 |
| 2.3.1 时域特征值统计分析法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 频谱分析法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 时频域分析法 | 第22-26页 |
| 3 EEMD方法的研究 | 第26-42页 |
| 3.1 EMD的概念及原理 | 第26-32页 |
| 3.1.1 EMD中的瞬时频率 | 第26-27页 |
| 3.1.2 本征模函数（IMF） | 第27-28页 |
| 3.1.3 EMD的分解过程 | 第28-31页 |
| 3.1.4 本征模分量的选取 | 第31-32页 |
| 3.2 EEMD的概念及原理 | 第32-36页 |
| 3.2.1 模态混叠和EEMD方法的提出 | 第32-34页 |
| 3.2.2 EEMD原理及分解过程 | 第34-36页 |
| 3.2.3 EEMD与EMD对比 | 第36页 |
| 3.3 希尔伯特变换 | 第36-38页 |
| 3.4 仿真实验 | 第38-42页 |
| 4 齿轮箱的故障诊断及分析 | 第42-56页 |
| 4.1 齿轮箱故障诊断系统 | 第42-46页 |
| 4.1.1 齿轮箱故障诊断实验平台 | 第42-45页 |
| 4.1.2 齿轮箱的故障设置 | 第45-46页 |
| 4.2 齿轮箱振动信号的分析 | 第46-56页 |
| 4.2.1 正常信号分析 | 第46-48页 |
| 4.2.2 缺齿故障信号分析 | 第48-51页 |
| 4.2.3 齿面磨损信号分析 | 第51-56页 |
| 5 基于EEMD和SVM的齿轮箱故障识别 | 第56-68页 |
| 5.1 齿轮箱故障特征的提取 | 第56-60页 |
| 5.2 IMF分量能量熵的计算及分析 | 第60页 |
| 5.3 支持向量机的基础理论 | 第60-62页 |
| 5.3.1 支持向量机的统计理论基础 | 第60-61页 |
| 5.3.2 支持向量机的分类原理 | 第61-62页 |
| 5.4 支持向量机的分类器设计 | 第62页 |
| 5.5 支持向量机的训练与识别 | 第62-68页 |
| 6 结论与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 结论 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研项目目录 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |