| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·机械故障微弱信号特征提取方法 | 第11-17页 |
| ·时频分析方法的研究进展 | 第11-13页 |
| ·奇异值分解研究进展 | 第13-15页 |
| ·随机共振的研究进展 | 第15-17页 |
| ·本文研究主要内容及结构安排 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 奇异值分解及奇异值差分谱的基本理论 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·奇异值分解基本理论 | 第19-22页 |
| ·奇异值分解定义 | 第19-21页 |
| ·奇异值分解的性质和意义 | 第21-22页 |
| ·奇异值差分谱理论及有效奇异值选择方法 | 第22-28页 |
| ·奇异值差分谱基本理论 | 第22-24页 |
| ·基于奇异值差分谱的奇异值选择方法仿真分析 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 3 基于 LMD 和奇异值差分谱的故障特征提取方法研究 | 第30-41页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·LMD 基本原理及方法 | 第30-33页 |
| ·基于 LMD 分解和奇异值差分谱的故障特征提取方法 | 第33-34页 |
| ·轴承故障特征提取应用 | 第34-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于奇异值分解噪声调节的双稳随机共振检测方法 | 第41-56页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·连续双稳随机共振原理 | 第41-50页 |
| ·朗之万方程 | 第41-43页 |
| ·福克—普朗克方程 | 第43页 |
| ·双稳系统随机共振模型 | 第43-46页 |
| ·周期信号驱动的双稳随机共振 | 第46-47页 |
| ·输出信噪比与参数的关系 | 第47-50页 |
| ·基于 SVD 噪声调谐的随机共振信号检测方法研究 | 第50-55页 |
| ·双稳系统随机共振仿真分析 | 第50-51页 |
| ·基于 SVD 噪声调节的随机共振信号检测方法研究 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 EEMD 和级联双稳随机共振的机械故障提取方法研究 | 第56-65页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·EEMD 高通滤波原理 | 第56-58页 |
| ·仿真信号分析及不足 | 第58-59页 |
| ·基于 EEMD 和 CBSR 的微弱信号增强检测方法 | 第59-60页 |
| ·机械故障特征提取验证 | 第60-63页 |
| ·结论 | 第63-65页 |
| 6 级联分段线性随机共振的微弱信号检测方法研究 | 第65-78页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·分段线性随机共振原理 | 第65-72页 |
| ·分段线性系统模型 | 第65-67页 |
| ·分段线性系统求解 | 第67-69页 |
| ·分段线性系统参数调节 | 第69-72页 |
| ·分段线性随机共振仿真分析 | 第72-75页 |
| ·强噪声背景下仿真信号分析 | 第72-73页 |
| ·级联分段线性模型仿真分析 | 第73-75页 |
| ·机械故障特征提取实例 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 7 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
