| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第14-32页 |
| 1.1 论文来源 | 第14页 |
| 1.2 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.3 多小波变换理论基础 | 第16-19页 |
| 1.3.1 小波变换原理介绍 | 第16-17页 |
| 1.3.2 多小波变换基本原理 | 第17-19页 |
| 1.4 齿轮箱振动信号故障特征提取方法 | 第19-24页 |
| 1.4.1 时域分析法 | 第20页 |
| 1.4.2 频域分析法 | 第20-21页 |
| 1.4.3 时频域分析法 | 第21-24页 |
| 1.5 多小波在机械故障诊断中的应用现状 | 第24-25页 |
| 1.6 问题提出 | 第25-27页 |
| 1.6.1 矿用齿轮箱故障诊断存在的问题 | 第25页 |
| 1.6.2 多小波变换作为研究问题的提出 | 第25-26页 |
| 1.6.3 多小波变换在矿用齿轮箱故障诊断中的问题 | 第26-27页 |
| 1.7 研究目标及意义 | 第27-28页 |
| 1.7.1 研究目标 | 第27页 |
| 1.7.2 研究意义 | 第27-28页 |
| 1.8 研究内容及技术路线 | 第28-29页 |
| 1.8.1 研究内容 | 第28-29页 |
| 1.8.2 研究技术路线 | 第29页 |
| 1.9 论文章节安排 | 第29-32页 |
| 2 平移不变多小波相邻系数降噪在矿用齿轮箱故障诊断中的应用 | 第32-54页 |
| 2.1 平移不变多小波相邻系数降噪算法 | 第32-36页 |
| 2.1.1 多小波传统阈值降噪法 | 第32-33页 |
| 2.1.2 平移不变多小波降噪方法 | 第33-34页 |
| 2.1.3 平移不变多小波的相邻系数降噪算法 | 第34-36页 |
| 2.2 仿真信号降噪分析 | 第36-39页 |
| 2.3 齿轮箱试验台振动信号降噪分析 | 第39-49页 |
| 2.3.1 齿轮箱试验台基本组成及采集分析系统 | 第39-41页 |
| 2.3.2 齿轮箱传动系统结构及参数 | 第41-42页 |
| 2.3.3 齿轮箱断齿故障降噪分析 | 第42-46页 |
| 2.3.4 试验台齿轮箱局部断齿故障降噪分析 | 第46-48页 |
| 2.3.5 试验结果分析 | 第48-49页 |
| 2.4 平移不变多小波相邻系数降噪在煤矿提升机齿轮箱故障诊断中的应用 | 第49-52页 |
| 2.4.1 提升机齿轮箱结构组成及特征频率 | 第49-50页 |
| 2.4.2 提升机齿轮箱振动信号降噪分析 | 第50-52页 |
| 2.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 3 基于多小波变换与最大相关峭度解卷积的矿用齿轮箱故障诊断 | 第54-74页 |
| 3.1 多小波分解频带分量的选取 | 第54-56页 |
| 3.1.1 多小波分解频带分量 | 第54-55页 |
| 3.1.2 多小波分解频带分量的选取准则 | 第55-56页 |
| 3.2 最大相关峭度解卷积 | 第56-59页 |
| 3.2.1 相关峭度 | 第56-57页 |
| 3.2.2 最大相关峭度解卷积 | 第57-58页 |
| 3.2.3 MCKD算法的数值实现过程 | 第58-59页 |
| 3.3 多小波变换和MCKD相结合的故障诊断方法 | 第59-60页 |
| 3.4 基于多小波变换与MCKD方法的齿轮箱故障诊断试验 | 第60-67页 |
| 3.4.1 齿轮箱局部断齿故障试验分析 | 第60-63页 |
| 3.4.2 齿轮箱断齿故障试验分析 | 第63-66页 |
| 3.4.3 试验结果分析 | 第66-67页 |
| 3.5 多小波变换与MCKD在煤矿采煤机截割部传动系统齿轮箱故障诊断中的应用 | 第67-72页 |
| 3.5.1 截割部传动系统结构组成及特征频率 | 第67-68页 |
| 3.5.2 截割部传动系统齿轮箱故障诊断分析 | 第68-72页 |
| 3.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 4 基于多小波变换与约束独立成分分析的矿用齿轮箱故障诊断 | 第74-94页 |
| 4.1 约束独立成分分析 | 第75-80页 |
| 4.1.1 数学基础 | 第75-76页 |
| 4.1.2 独立成分分析 | 第76-78页 |
| 4.1.3 约束独立成分分析 | 第78-80页 |
| 4.2 基于多小波变换的cICA方法 | 第80-81页 |
| 4.3 基于多小波变换与cICA的齿轮箱故障诊断试验 | 第81-87页 |
| 4.3.1 试验台齿轮箱故障诊断试验 | 第81-87页 |
| 4.3.2 试验结果分析 | 第87页 |
| 4.4 多小波变换与cICA方法在煤矿皮带机齿轮箱故障诊断中的应用 | 第87-93页 |
| 4.4.1 主斜井皮带机齿轮箱参数及特征频率 | 第87-88页 |
| 4.4.2 皮带机齿轮箱故障诊断分析 | 第88-93页 |
| 4.5 本章小结 | 第93-94页 |
| 5 冗余多小波包谱峭度在矿用齿轮箱故障诊断中的应用 | 第94-116页 |
| 5.1 谱峭度理论 | 第94-100页 |
| 5.1.1 谱峭度基本原理 | 第94-96页 |
| 5.1.2 基于STFF的峭度图 | 第96-97页 |
| 5.1.3 基于FIR滤波器的峭度图 | 第97-99页 |
| 5.1.4 传统谱峭度方法的缺点 | 第99-100页 |
| 5.2 冗余多小波包谱峭度方法 | 第100-104页 |
| 5.2.1 多小波包 | 第100-101页 |
| 5.2.2 冗余多小波 | 第101-103页 |
| 5.2.3 基于冗余多小波包的谱峭度方法 | 第103-104页 |
| 5.3 基于冗余多小波包谱峭度方法的故障诊断试验 | 第104-112页 |
| 5.3.1 试验台滚动轴承故障诊断分析 | 第104-108页 |
| 5.3.2 试验台齿轮箱故障诊断分析 | 第108-111页 |
| 5.3.3 试验结果分析 | 第111-112页 |
| 5.4 冗余多小波包谱峭度方法在煤矿皮带机齿轮箱故障诊断中的应用 | 第112-115页 |
| 5.5 本章小结 | 第115-116页 |
| 6 结论与展望 | 第116-120页 |
| 6.1 主要研究工作 | 第116-117页 |
| 6.2 论文创新点 | 第117-118页 |
| 6.3 展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 作者简介 | 第132页 |
