| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 信号降噪研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 故障特征提取研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 模式识别研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 | 第12-15页 |
| 1.3.1 技术路线 | 第12-13页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 滚动轴承振动机理及常用检测方法 | 第15-21页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 滚动轴承结构以及失效形式 | 第15-16页 |
| 2.3 滚动轴承振动机理 | 第16-18页 |
| 2.3.1 结构特点和加工装配误差引起的振动 | 第16页 |
| 2.3.2 轴承运行故障引起的振动 | 第16-18页 |
| 2.4 滚动轴承常见检测方法 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 奇异值分解降噪研究 | 第21-33页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 奇异值降噪方法 | 第21-29页 |
| 3.2.1 SVD原理 | 第21-22页 |
| 3.2.2 有效秩阶次的确定 | 第22-25页 |
| 3.2.3 数据仿真 | 第25-27页 |
| 3.2.4 实验数据 | 第27-29页 |
| 3.3 SVD降噪与小波包降噪 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 局部特征尺度分解基本原理和方法研究 | 第33-47页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 局部特征尺度分解法原理 | 第33-35页 |
| 4.2.1 内禀尺度分量定义 | 第33页 |
| 4.2.2 LCD法的分解过程 | 第33-35页 |
| 4.3 LCD与EMD之间比较研究 | 第35-38页 |
| 4.3.1 LCD与EMD联系与区别 | 第35-36页 |
| 4.3.2 仿真信号分析 | 第36-38页 |
| 4.4 LCD问题和改进 | 第38-45页 |
| 4.4.1 LCD端点效应 | 第38-43页 |
| 4.4.2 LCD基线信号构造 | 第43-45页 |
| 4.4.3 仿真信号分析 | 第45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 基于模糊熵的轴承故障特征提取和HMM的模式识别 | 第47-59页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 基于模糊熵的轴承故障特征提取 | 第47-54页 |
| 5.2.1 熵的概念及其发展 | 第47-49页 |
| 5.2.2 模糊熵 | 第49-50页 |
| 5.2.3 模糊熵参数选择 | 第50-54页 |
| 5.3 隐马尔科夫模型 | 第54-57页 |
| 5.3.1 HMM的定义 | 第54-55页 |
| 5.3.2 HMM算法 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 6 滚动轴承故障诊断试验与分析 | 第59-69页 |
| 6.1 引言 | 第59页 |
| 6.2 滚动轴承故障诊断试验器材 | 第59-61页 |
| 6.2.1 GDS试验台的组成 | 第59-60页 |
| 6.2.2 试验数据采集装置 | 第60-61页 |
| 6.3 滚动轴承故障诊断试验方案 | 第61-63页 |
| 6.3.1 施加载荷控制 | 第61-62页 |
| 6.3.2 电机转速控制 | 第62页 |
| 6.3.3 传感器位置布置 | 第62-63页 |
| 6.3.4 试验中注意的问题 | 第63页 |
| 6.4 实例分析和处理 | 第63-68页 |
| 6.4.1 基于LCD模糊熵的轴承故障诊断的流程和参数设置 | 第63-64页 |
| 6.4.2 滚动轴承故障信号的ISC及模糊熵 | 第64-67页 |
| 6.4.3 基于HMM的滚动轴承故障识别 | 第67-68页 |
| 6.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 7 总结与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 总结 | 第69-70页 |
| 7.2 展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77页 |