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基于广义形态滤波和集合经验模态分解的齿轮箱故障诊断

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1.绪论第9-13页
   ·选题背景及研究意义第9页
   ·齿轮箱故障诊断的国内外发展现状第9-11页
   ·本文的研究内容第11-13页
2. 齿轮箱故障诊断的机理第13-27页
   ·齿轮箱组以及主要的的失效形式第13页
   ·齿轮箱的动力学模型第13-15页
   ·齿轮的主要失效形式第15-16页
   ·轴承的主要失效形式第16-18页
   ·轴的主要失效形式第18-19页
   ·故障齿轮箱的振动信号特征第19-21页
   ·传统方法的介绍第21-25页
   ·小结第25-27页
3. 广义形态滤波算法研究第27-36页
   ·形态学理论第27-31页
     ·数学形态学基本概念第27-28页
     ·数学形态算法在滤波中的表现第28-29页
     ·建立形态学滤波器第29页
     ·广义形态滤波器第29-31页
   ·广义形态滤波仿真分析第31-35页
   ·小结第35-36页
4. 集合经验模态分解(EEMD)算法研究第36-44页
   ·EMD 分解理论第36-38页
     ·端点效应第37-38页
     ·模态混叠第38页
   ·EEMD 分解理论第38-39页
   ·Hilbert 边际谱第39-40页
   ·EEMD 和 Hilbert 边际谱仿真分析第40-43页
   ·小结第43-44页
5. 广义形态滤波和 EEMD 相结合的齿轮箱故障诊断方法第44-64页
   ·齿轮箱故障诊断流程第44-45页
   ·实验原理及过程第45-49页
     ·实验装置第45-47页
     ·传感器测点的选择及的安装第47-48页
     ·实验设备第48页
     ·测试系统第48-49页
   ·实测故障信号的分析第49-63页
     ·轴承内环第49-53页
     ·轴承外环第53-55页
     ·保持架第55-57页
     ·齿轮磨损第57-60页
     ·齿轮断齿第60-63页
   ·小结第63-64页
6. 总结与展望第64-65页
参考文献第65-70页
致谢第70-71页
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果第71-72页

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