| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 时频分析方法的的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 故障特征提取方法的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 轴承故障机理与分析 | 第15-19页 |
| 1.3.1 轴承故障产生机理 | 第15-17页 |
| 1.3.2 轴承的失效形式 | 第17-18页 |
| 1.3.3 轴承的故障特征频率 | 第18-19页 |
| 1.4 本论文的主要研究内容与主要创新点 | 第19-20页 |
| 1.4.1 本论文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4.2 本论文的主要创新点 | 第20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 SVD去噪方法研究 | 第21-35页 |
| 2.1 SVD去噪方法 | 第21-22页 |
| 2.1.1 SVD方法 | 第21-22页 |
| 2.1.2 SVD去噪方法 | 第22页 |
| 2.2 SVD去噪方法与小波包去噪方法对比实验研究 | 第22-30页 |
| 2.2.1 调制信号对比分析 | 第23-27页 |
| 2.2.2 轴承故障仿真信号对比分析 | 第27-30页 |
| 2.3 工程信号分析 | 第30-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 LMD的基本原理和方法的研究 | 第35-45页 |
| 3.1 LMD的基本原理与方法 | 第35-38页 |
| 3.2 LMD方法与EMD方法之间的联系与区别 | 第38-40页 |
| 3.2.1 LMD方法与EMD方法之间的联系与区别 | 第38页 |
| 3.2.2 仿真分析 | 第38-40页 |
| 3.3 LMD的问题及改进 | 第40-43页 |
| 3.3.1 端点效应问题 | 第40-41页 |
| 3.3.2 端点效应的改进方法 | 第41页 |
| 3.3.3 仿真分析 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于LMD的能量投影特征提取方法研究 | 第45-61页 |
| 4.1 基于LMD的加权优化PF分量重构方法 | 第45-46页 |
| 4.2 基于LMD的能量投影特征提取方法 | 第46-48页 |
| 4.3 基于BP神经网络的轴承故障诊断 | 第48-50页 |
| 4.4 基于能量投影特征的轴承故障振动信号特征提取实验研究 | 第50-59页 |
| 4.4.1 轴承故障振动信号数据采集 | 第50-51页 |
| 4.4.2 基于能量投影的轴承故障振动信号特征提取 | 第51-57页 |
| 4.4.3 基于能量投影特征向量的轴承故障诊断 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 轴承故障诊断系统软件开发 | 第61-67页 |
| 5.1 轴承故障诊断系统软件平台设计 | 第61-62页 |
| 5.2 登录模块 | 第62页 |
| 5.3 轴承故障诊断模块 | 第62-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 在学期间研究成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
