| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题的研究背景 | 第9页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10页 |
| ·论文的主要思路和结构安排 | 第10-12页 |
| 2 滚动轴承振动机理和常用诊断方法 | 第12-24页 |
| ·滚动轴承的基本结构 | 第12-13页 |
| ·滚动轴承异常的主要形式 | 第13页 |
| ·滚动轴承故障常用诊断方法 | 第13-14页 |
| ·滚动轴承振动机理和故障频率特征 | 第14-16页 |
| ·滚动轴承振动机理 | 第14页 |
| ·滚动轴承故障信号特征 | 第14-15页 |
| ·滚动轴承的固有振动频率和故障特征频率 | 第15-16页 |
| ·滚动轴承故障振动传统的信号处理(特征提取)方法 | 第16-23页 |
| ·常用信号处理方法 | 第16-21页 |
| ·时频方法试验分析 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于EMD-样本熵的滚动轴承早期故障信号降噪方法 | 第24-36页 |
| ·EMD方法 | 第24-26页 |
| ·内禀模态函数 | 第24页 |
| ·EMD方法的“筛选”过程 | 第24-25页 |
| ·EMD方法与小波方法的对比 | 第25-26页 |
| ·样本熵 | 第26-27页 |
| ·谱峭度 | 第27-29页 |
| ·谱峭度定义 | 第27页 |
| ·谱峭度的计算 | 第27-29页 |
| ·EMD-样本熵方法的诊断步骤 | 第29页 |
| ·EMD降噪和样本熵特征分类法的仿真分析 | 第29-32页 |
| ·工程实例 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于EMD-ICA的滚动轴承单通道故障信号特征提取 | 第36-44页 |
| ·独立分量分析基本原理 | 第36页 |
| ·独立分量分析算法 | 第36-38页 |
| ·负熵的基本概念 | 第37页 |
| ·FastICA算法 | 第37-38页 |
| ·基于EMD的子带ICA方法的仿真分析 | 第38-41页 |
| ·工程实例 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 滚动轴承故障诊断系统研制 | 第44-56页 |
| ·软件开发平台简介 | 第44-45页 |
| ·系统总体方案设计 | 第45-46页 |
| ·诊断系统各模块研制 | 第46-55页 |
| ·数据管理模块 | 第47-49页 |
| ·信号预处理模块 | 第49-50页 |
| ·信号分析模块 | 第50页 |
| ·故障诊断模块 | 第50-51页 |
| ·滚动轴承故障知识库 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |