| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·旋转机械全寿命状态评估与故障诊断的意义 | 第9-10页 |
| ·旋转机械状态评估与故障诊断的国内外现状研究 | 第10-11页 |
| ·旋转机械全寿命状态评估与故障诊断的目的 | 第11页 |
| ·本论文主要的研究内容 | 第11-12页 |
| ·课题来源 | 第12-13页 |
| 第二章 齿轮和轴承故障特征分析 | 第13-16页 |
| ·齿轮故障特征分析 | 第13-14页 |
| ·滚动轴承故障特征分析 | 第14-16页 |
| 第三章 基于现代信号处理技术和隐马尔科夫模型的轴承故障诊断 | 第16-41页 |
| ·改进的离散小波变换和希尔伯特变换的轴承故障诊断技术 | 第16-28页 |
| ·小波变换基本理论 | 第16-18页 |
| ·改进的离散小波变换和希尔伯特变换轴承故障诊断技术 | 第18-22页 |
| ·本文提出方法的验证及与不同方法间的比较 | 第22-28页 |
| ·基于小波模极大值的信号奇异点故障诊断技术 | 第28-37页 |
| ·基于小波的奇异点分析 | 第28-29页 |
| ·基于小波奇异检测轴承故障诊断方法 | 第29-30页 |
| ·实验验证及不同方法间的比较 | 第30-37页 |
| ·基于隐马尔科夫模型的轴承自动诊断技术 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于齿轮振动机理的健康状态评估方法 | 第41-57页 |
| ·基于小波理论和齿轮振动机理的齿轮健康评估方法 | 第41-50页 |
| ·离散二进小波频率划分思想 | 第41-42页 |
| ·基于小波理论和齿轮振动机理的齿轮健康评估方法 | 第42-50页 |
| ·基于经验模态分解和齿轮振动机理齿轮健康状态评估方法 | 第50-56页 |
| ·经验模态分解基本理论 | 第50-53页 |
| ·基于经验模态分解和齿轮振动机理齿轮健康状态评估方法 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于隐马尔科夫模型的健康状态评估方法 | 第57-66页 |
| ·隐马尔科夫模型基本理论 | 第57-58页 |
| ·基于隐马尔科夫模型的健康状态评估方法 | 第58-63页 |
| ·改进的基于隐马尔科夫模型健康评估方法 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·全文工作总结 | 第66页 |
| ·本文创新之处 | 第66-67页 |
| ·研究展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
