基于小波包和EMD相结合的电机轴承故障诊断
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·电机轴承故障诊断的意义 | 第11-12页 |
| ·设备故障诊断技术概述 | 第12-13页 |
| ·设备诊断技术的概念 | 第12页 |
| ·设备故障诊断的过程 | 第12-13页 |
| ·滚动轴承故障诊断技术研究进展与现状 | 第13-15页 |
| ·滚动轴承故障诊断的方法 | 第13-14页 |
| ·滚动轴承振动信号处理技术的发展现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容和工作 | 第15-16页 |
| 第二章 电机轴承故障机理分析 | 第16-26页 |
| ·滚动轴承故障的主要形式与原因 | 第16-17页 |
| ·滚动轴承结构与振动分析 | 第17-22页 |
| ·滚动轴承的典型结构 | 第17-18页 |
| ·滚动轴承的振动类型 | 第18-20页 |
| ·滚动轴承故障特征频率的计算 | 第20-22页 |
| ·轴承故障数据的采集实验及频率计算 | 第22-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于小波包的轴承振动信号去噪处理 | 第26-46页 |
| ·小波变换理论 | 第26-32页 |
| ·小波变换原理基础 | 第26-27页 |
| ·连续小波变换 | 第27-28页 |
| ·离散小波变换 | 第28-29页 |
| ·多分辨率分析 | 第29-30页 |
| ·小波包分析 | 第30-32页 |
| ·小波在故障诊断中的应用 | 第32-38页 |
| ·故障特征小波识别基本思想 | 第32页 |
| ·小波的消噪应用 | 第32-34页 |
| ·一种新的小波去噪方法 | 第34-38页 |
| ·小波理论的局限性与小波基函数的选择 | 第38-45页 |
| ·小波理论的局限 | 第38-39页 |
| ·小波基函数的选择方法 | 第39-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第四章 经验模式分解在电机轴承故障诊断中的应用 | 第46-60页 |
| ·经验模式分解的基本原理 | 第46-49页 |
| ·瞬时频率的概念 | 第46-47页 |
| ·固有模态函数分量的概念 | 第47-48页 |
| ·EMD 算法 | 第48-49页 |
| ·经验模式分解的若干性质 | 第49-55页 |
| ·EMD 的完备性与正交性 | 第49-51页 |
| ·EMD 分解的三个规律 | 第51-53页 |
| ·经验模式分解的端点效应分析 | 第53-55页 |
| ·最小二乘拟合 | 第55页 |
| ·EMD 仿真模型分析 | 第55-58页 |
| ·基于小波包与EMD 的滚动轴承故障诊断方法 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 滚动轴承故障特征信息的提取 | 第60-73页 |
| ·实际故障轴承数据分析 | 第60页 |
| ·正常轴承工作信号 | 第60-62页 |
| ·实测故障信号分析 | 第62-72页 |
| ·内圈故障信号分析 | 第62-66页 |
| ·滚动体故障信号分析 | 第66-69页 |
| ·内圈与滚动体组合故障信号分析 | 第69-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-75页 |
| ·论文结论 | 第73页 |
| ·进一步工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第78页 |
