多维多尺度齿轮故障特征提取与分类的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 齿轮故障的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 齿轮系统的故障诊断 | 第10-13页 |
| 1.3.1 平稳信号处理技术 | 第11-12页 |
| 1.3.2 现代信号处理方法 | 第12-13页 |
| 1.4 研究的目标及内容 | 第13-14页 |
| 第2章 齿轮的故障信号特征分析及仿真 | 第14-26页 |
| 2.1 齿轮的失效形式及成因 | 第14-17页 |
| 2.1.1 齿轮的失效形式 | 第14-16页 |
| 2.1.2 齿轮失效的原因 | 第16-17页 |
| 2.2 齿轮的振动机理分析 | 第17-19页 |
| 2.3 齿轮故障的振动信号特征 | 第19-23页 |
| 2.3.1 正常齿轮的振动信号特征 | 第19页 |
| 2.3.2 故障齿轮的振动信号特征 | 第19-23页 |
| 2.4 仿真信号分析 | 第23-25页 |
| 2.4.1 正常齿轮的振动仿真信号 | 第23-24页 |
| 2.4.2 齿轮磨损的振动仿真信号 | 第24页 |
| 2.4.3 齿轮断齿的振动仿真信号 | 第24-25页 |
| 2.5 结论 | 第25-26页 |
| 第3章 多维多尺度信号特征提取算法 | 第26-43页 |
| 3.1 奇异值分解原理及仿真信号的降噪 | 第26-29页 |
| 3.1.1 奇异值分解原理 | 第27-28页 |
| 3.1.2 仿真信号的降噪 | 第28-29页 |
| 3.2 局域均值分解原理及仿真信号的降噪 | 第29-32页 |
| 3.2.1 局域均值分解原理 | 第29-31页 |
| 3.2.2 仿真信号的降噪 | 第31-32页 |
| 3.3 形态滤波 | 第32-34页 |
| 3.4 多维多尺度特征提取算法 | 第34-35页 |
| 3.5 数值仿真实验 | 第35-37页 |
| 3.6 齿轮故障模拟实验 | 第37-42页 |
| 3.6.1 齿轮断齿模拟实验 | 第38-40页 |
| 3.6.2 齿轮磨损模拟实验 | 第40-42页 |
| 3.7 结论 | 第42-43页 |
| 第4章 基于模糊 C 聚类方法进行齿轮的状态评价 | 第43-52页 |
| 4.1 模糊 C 聚类方法 | 第43-45页 |
| 4.2 仿真实验的聚类 | 第45-48页 |
| 4.3 齿轮故障模拟实验的聚类 | 第48-51页 |
| 4.4 结论 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 本文的主要工作和结论 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 详细摘要 | 第60-64页 |
