| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题来源 | 第13页 |
| 1.2 课题研究的背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.3 滚动轴承故障诊断技术研究概述 | 第14-18页 |
| 1.3.1 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.2 现阶段仍存在的主要问题及发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容与论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 旋转机械中滚动轴承故障诊断原理及方法 | 第20-29页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 滚动轴承的基本参数及失效形式 | 第20-23页 |
| 2.2.1 滚动轴承振动的基本参数 | 第20-22页 |
| 2.2.2 滚动轴承失效主要形式 | 第22-23页 |
| 2.3 滚动轴承振动信号的采集 | 第23-25页 |
| 2.3.1 采样过程 | 第24页 |
| 2.3.2 采样间隔和频率混叠 | 第24-25页 |
| 2.4 滚动轴承故障常用诊断方法 | 第25-26页 |
| 2.4.1 振动检测法 | 第25页 |
| 2.4.2 温度检测法 | 第25-26页 |
| 2.4.3 油液检测法 | 第26页 |
| 2.4.4 声发射法 | 第26页 |
| 2.5 无量纲指标在故障诊断技术中的应用 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 互无量纲指标 | 第29-46页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 振动信号的幅值域分析 | 第29-33页 |
| 3.2.1 振动信号的幅值概率密度 | 第29-30页 |
| 3.2.2 有量纲指标和无量纲指标 | 第30-32页 |
| 3.2.3 无量纲指标特点 | 第32-33页 |
| 3.3 振动信号的时域分析 | 第33-36页 |
| 3.3.1 相关与相关系数 | 第33-34页 |
| 3.3.2 互相关函数 | 第34-36页 |
| 3.4 振动信号的频域分析 | 第36-39页 |
| 3.4.1 傅里叶变换的基本性质 | 第37-38页 |
| 3.4.2 离散傅里叶变换 | 第38页 |
| 3.4.3 快速傅里叶变换的概念 | 第38-39页 |
| 3.5 互无量纲指标的构建方法与原理 | 第39-45页 |
| 3.5.1 故障特征信号的提取方法 | 第39-40页 |
| 3.5.2 互无量纲指标的定义 | 第40-43页 |
| 3.5.3 互无量纲指标的数值计算方法 | 第43-44页 |
| 3.5.4 互无量纲指标与原无量纲指标的比较与分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 小波包降噪 | 第46-53页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 小波变换的基本理论 | 第46-50页 |
| 4.2.1 连续小波变换 | 第47-48页 |
| 4.2.2 离散小波变换 | 第48页 |
| 4.2.3 常用小波函数简介 | 第48-50页 |
| 4.3 小波包降噪 | 第50-51页 |
| 4.4 降噪质量评价指标 | 第51-52页 |
| 4.4.1 均方根误差 | 第51-52页 |
| 4.4.2 信噪比 | 第52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 互无量纲指标的实验验证 | 第53-66页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 随机森林算法 | 第53-58页 |
| 5.2.1 决策树简介 | 第53-55页 |
| 5.2.2 集成学习 | 第55-56页 |
| 5.2.3 随机森林算法概述 | 第56-58页 |
| 5.2.4 随机森林算法主要特征 | 第58页 |
| 5.3 基于随机森林算法的互无量纲指标故障诊断方法 | 第58-64页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第58-59页 |
| 5.3.2 构建随机森林算法模型 | 第59-60页 |
| 5.3.3 实验步骤 | 第60-62页 |
| 5.3.4 实验结果分析 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 结论与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |