| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题来源及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断概述 | 第16-17页 |
| 1.2.1 滚动轴承故障诊断的发展历程 | 第16页 |
| 1.2.2 滚动轴承的典型故障 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要内容及创新点 | 第17-19页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 基于纹理特征的轴承故障诊断方法研究 | 第21-45页 |
| 2.1 局部二值模式(LBP)算法概述 | 第21-25页 |
| 2.1.1 基本LBP算子 | 第21-22页 |
| 2.1.2 LBP算子等价模式与旋转不变性 | 第22-25页 |
| 2.1.3 小结 | 第25页 |
| 2.2 基于LBP的轴承故障诊断 | 第25-35页 |
| 2.2.1 信号预处理以及基于LBP的特征提取 | 第25-28页 |
| 2.2.2 基于巴氏距离的K近邻分类 | 第28-30页 |
| 2.2.3 实验验证 | 第30-35页 |
| 2.3 改进的LBP的故障诊断方法研究 | 第35-44页 |
| 2.3.1 结合经验模式分解降噪的LBP轴承故障诊断 | 第35-40页 |
| 2.3.2 基于加权LBP的故障诊断 | 第40-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 基于分形特征的滚动轴承故障诊断方法研究 | 第45-67页 |
| 3.1 分形维数概述与应用 | 第45-52页 |
| 3.1.1 分形维数起源与特性 | 第45-46页 |
| 3.1.2 分形维数在故障诊断方面的应用 | 第46-47页 |
| 3.1.3 单重分形概述 | 第47-50页 |
| 3.1.4 多重分形概述 | 第50-52页 |
| 3.1.5 小结 | 第52页 |
| 3.2 单重分形在轴承故障诊断中的应用 | 第52-57页 |
| 3.2.1 单重分形概述 | 第52-53页 |
| 3.2.2 基于盒维数的故障诊断 | 第53-54页 |
| 3.2.3 实验结果分析 | 第54-57页 |
| 3.2.4 小结 | 第57页 |
| 3.3 基于VPMCD与MFDFA的故障诊断 | 第57-65页 |
| 3.3.1 多重分形去趋势波动分析(MFDFA) | 第58-60页 |
| 3.3.2 基于变量预测模型的模式识别(VPMCD) | 第60页 |
| 3.3.3 故障诊断流程设计 | 第60-61页 |
| 3.3.4 实验验证 | 第61-65页 |
| 3.3.5 小结 | 第65页 |
| 3.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 机械设备状态监测与故障诊断系统设计与实现 | 第67-81页 |
| 4.1 系统需求分析与架构设计 | 第67-70页 |
| 4.1.1 系统需求分析 | 第67-68页 |
| 4.1.2 系统结构设计 | 第68-69页 |
| 4.1.3 系统的技术要求与架构设计 | 第69-70页 |
| 4.2 系统数据库设计开发 | 第70-75页 |
| 4.2.1 系统数据库需求分析 | 第70-71页 |
| 4.2.2 数据库的逻辑设计 | 第71-75页 |
| 4.3 系统具体实现 | 第75-80页 |
| 4.3.1 登陆模块 | 第75-76页 |
| 4.3.2 系统首页 | 第76页 |
| 4.3.3 设备管理模块 | 第76-77页 |
| 4.3.4 故障诊断模块 | 第77-78页 |
| 4.3.5 状态监测模块 | 第78-79页 |
| 4.3.6 数据管理模块 | 第79页 |
| 4.3.7 用户管理模块 | 第79-80页 |
| 4.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 结论与展望 | 第81-83页 |
| 5.1 研究成果总结 | 第81-82页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第89-91页 |
| 作者和导师简介 | 第91-93页 |
| 附件 | 第93-94页 |