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滚动轴承振动信号的特征提取方法研究

摘要第8-9页
Abstract第9-10页
第1章 绪论第14-22页
    1.1 选题的背景及意义第14-15页
        1.1.1 选题来源第14页
        1.1.2 选题背景与意义第14-15页
    1.2 滚动轴承故障诊断概述第15-17页
        1.2.1 滚动轴承的故障诊断的发展与现状第15页
        1.2.2 滚动轴承故障诊断方法第15-17页
        1.2.3 滚动轴承故障诊断的基本环节第17页
    1.3 滚动轴承特征提取方法的国内外研究现状第17-20页
        1.3.1 基于时域、频域及时频的特征参数提取方法第18-19页
        1.3.2 基于熵的特征参数提取方法第19-20页
    1.4 论文的内容安排第20-22页
第2章 滚动轴承振动理论第22-28页
    2.1 滚动轴承的基本结构第22页
    2.2 滚动轴承的振动机理第22-23页
    2.3 滚动轴承的振动频率第23-26页
        2.3.1 滚动轴承的固有振动频率第23-25页
        2.3.2 滚动轴承的故障特征频率第25-26页
    2.4 轴承的振动信号特征第26-27页
        2.4.1 正常的振动信号特征第26-27页
        2.4.2 故障轴承的振动信号特征第27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 基于振动信号分析法的滚动轴承特征提取研究第28-41页
    3.1 振动信号分析方法第28-30页
        3.1.1 时域分析方法第28-29页
        3.1.2 频域分析方法第29-30页
        3.1.3 时频分析方法第30页
    3.2 傅里叶变换第30-32页
        3.2.1 傅里叶变换的定义第30-31页
        3.2.3 快速傅里叶变换第31-32页
    3.3 小波变换第32-33页
        3.3.1 连续小波变换第32页
        3.3.2 离散小波变换第32-33页
        3.3.3 多分辨率分析第33页
    3.4 Hilbert包络谱分析第33-34页
    3.5 基于峰值指标、小波变换和Hilbert包络谱的滚动轴承特征提取第34-40页
        3.5.1 峰值指标、小波变换和Hilbert包络谱的滚动轴承特征提取方法第34页
        3.5.2 实验数据第34-35页
        3.5.3 实验信号分析第35-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第4章 基于EMD与样本熵的滚动轴承特征提取研究第41-55页
    4.1 熵的概念与发展第41-42页
        4.1.1 信息熵第41-42页
        4.1.2 近似熵第42页
    4.2 样本熵第42-44页
        4.2.1 算法描述第43页
        4.2.2 参数选择第43-44页
    4.3 EMD算法第44-46页
        4.3.1 瞬时频率第44-45页
        4.3.2 本征模态函数第45页
        4.3.3 经验模态分解过程第45-46页
    4.4 基于EMD与样本熵的滚动轴承特征提取第46-53页
        4.4.1 基于EMD与样本熵的滚动轴承特征提取方法第46-47页
        4.4.2 实验信号分析第47-53页
    4.5 本章小结第53-55页
第5章 基于小波包层次熵的滚动轴承特征提取研究第55-67页
    5.1 小波包变换第55-59页
        5.1.1 小波包的基本原理第55-56页
        5.1.2 小波包的空间分解第56-57页
        5.1.3 小波包分解与重构算法第57-58页
        5.1.4 小波包基函数的选择第58-59页
    5.2 层次熵第59-60页
    5.3 基于小波包层次熵的滚动轴承特征提取第60-66页
        5.3.1 小波包层次熵的滚动轴承特征提取方法第60-61页
        5.3.2 实验信号分析第61-66页
    5.4 本章小结第66-67页
总结与展望第67-69页
    总结第67页
    展望第67-69页
注释表第69-71页
参考文献第71-76页
致谢第76-77页
附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录第77页

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