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滚动轴承故障机理及智能化检测技术研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题来源和研究意义第11-13页
        1.1.1 课题来源第11页
        1.1.2 研究背景和意义第11-13页
    1.2 课题研究概况第13-17页
        1.2.1 国内外故障检测技术研究概况第13-14页
        1.2.2 滚动轴承故障机理研究概况第14-15页
        1.2.3 滚动轴承智能化检测技术研究概况第15-17页
    1.3 课题主要内容第17页
    1.4 课题技术路线第17-19页
第2章 滚动轴承故障机理第19-32页
    2.1 滚动轴承概述第19-21页
        2.1.1 滚动轴承结构和特性第19-20页
        2.1.2 滚动轴承分类第20-21页
    2.2 滚动轴承失效形式第21-23页
        2.2.1 塑性变形第21页
        2.2.2 胶合失效第21-22页
        2.2.3 磨损失效第22页
        2.2.4 疲劳失效第22页
        2.2.5 腐蚀失效第22页
        2.2.6 断裂失效第22-23页
        2.2.7 保持架破坏失效第23页
    2.3 滚动轴承振动分析第23-24页
    2.4 滚动轴承运动学分析第24-27页
        2.4.1 滚动轴承相对运动第24-25页
        2.4.2 滚动轴承故障特征第25-27页
    2.5 滚动轴承动力学分析第27-31页
        2.5.1 滚动轴承故障动力学建模第27-28页
        2.5.2 滚动轴承故障载荷建模第28-29页
        2.5.3 滚动轴承故障信号建模第29-30页
        2.5.4 滚动轴承故障信号特征第30-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章 基于自回归和谱熵算法的检测技术第32-43页
    3.1 振动信号预处理第32-34页
        3.1.1 奇异点剔除处理第33页
        3.1.2 消除趋势项处理第33页
        3.1.3 标准化处理第33-34页
        3.1.4 平滑处理第34页
        3.1.5 数字滤波处理第34页
    3.2 自回归模型第34-35页
    3.3 复Morlet小波包络第35-37页
        3.3.1 包络处理第35-36页
        3.3.2 小波变换第36页
        3.3.3 复Morlet小波包络第36-37页
    3.4 谱熵和复Morlet小波组构建第37-38页
        3.4.1 谱熵算法第37-38页
        3.4.2 复Morlet小波组构建算法第38页
    3.5 基于自回归和谱熵算法的检测技术第38-39页
    3.6 试验验证第39-42页
        3.6.1 仿真信号试验第39-41页
        3.6.2 实测信号试验第41-42页
    3.7 本章小结第42-43页
第4章 基于字典和增强学习算法的检测技术第43-58页
    4.1 特征提取第43-47页
        4.1.1 时域特征提取第44-45页
        4.1.2 频域特征提取第45-46页
        4.1.3 时频域特征提取第46-47页
    4.2 字典学习第47-50页
        4.2.1 稀疏编码和字典学习第47-48页
        4.2.2 字典学习和改进算法第48-50页
    4.3 基于字典学习预处理第50-52页
        4.3.1 基于字典学习预处理算法第50页
        4.3.2 仿真信号试验第50-52页
    4.4 增强学习第52-53页
        4.4.1 反向传播神经网络第52页
        4.4.2 基于反向传播神经网络的自适应增强学习算法第52-53页
    4.5 基于字典和增强学习算法的检测技术第53页
    4.6 试验验证第53-57页
    4.7 本章小结第57-58页
第5章 滚动轴承故障检测平台搭建第58-68页
    5.1 检测平台结构设计第58-59页
    5.2 检测平台运行控制第59-61页
        5.2.1 控制系统硬件构成第59-60页
        5.2.2 控制系统程序和界面第60-61页
    5.3 检测平台软件开发第61-67页
        5.3.1 软件需求分析第62页
        5.3.2 软件功能介绍第62-64页
        5.3.3 软件运行测试第64-67页
    5.4 本章小结第67-68页
总结和展望第68-70页
    总结第68页
    展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间学术成果第75页
    发表学术论文第75页
    申请专利第75页

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