摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第16-22页 |
1.1 研究背景与意义 | 第16-17页 |
1.2 旋转机械故障诊断研究概况 | 第17-19页 |
1.2.1 旋转机械故障诊断研究现状 | 第17-18页 |
1.2.2 故障特征提取存在的问题 | 第18-19页 |
1.3 论文研究思路及内容安排 | 第19-22页 |
1.3.1 论文的研究思路 | 第19-20页 |
1.3.2 论文的内容安排 | 第20-22页 |
第2章 旋转机械的故障类型与故障诊断方法 | 第22-27页 |
2.1 旋转机械故障机理 | 第22-24页 |
2.1.1 齿轮故障机理 | 第22-23页 |
2.1.2 滚动轴承故障机理 | 第23-24页 |
2.2 常见的旋转机械故障诊断方法 | 第24-26页 |
2.2.1 时域分析方法 | 第24页 |
2.2.2 谱分析方法 | 第24-25页 |
2.2.3 时频分析方法 | 第25-26页 |
2.3 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 VMD方法及其改进方法 | 第27-49页 |
3.1 引言 | 第27-28页 |
3.2 VMD方法 | 第28-37页 |
3.2.1 VMD方法理论 | 第28-29页 |
3.2.2 仿真分析 | 第29-35页 |
3.2.3 VMD方法的缺陷 | 第35-37页 |
3.3 基于变动量改进的VMD方法 | 第37-39页 |
3.3.1 IVMD方法 | 第37页 |
3.3.2 IVMD方法的仿真分析 | 第37-39页 |
3.4 GD-IVMD方法 | 第39-41页 |
3.4.1 GD-IVMD方法 | 第39-40页 |
3.4.2 GD-IVMD方法的仿真分析 | 第40-41页 |
3.5 基于萤火虫算法和主模态分析法改进的VMD方法 | 第41-47页 |
3.5.1 FA-PMA-VMD方法 | 第41-44页 |
3.5.2 FA-PMA-VMD方法方法的仿真分析 | 第44-47页 |
3.6 改进的VMD方法的综合分析 | 第47-48页 |
3.7 本章小结 | 第48-49页 |
第4章 基于IVMD-RGMCA的旋转机械混合故障诊断 | 第49-63页 |
4.1 引言 | 第49页 |
4.2 稳健型广义形态分量分析 | 第49-50页 |
4.2.1 形态学基本原理 | 第49页 |
4.2.2 稳健型广义形态分量分析的实现步骤 | 第49-50页 |
4.3 基于IVMD方法和稳健型广义形态分量分析的盲源分离 | 第50-52页 |
4.3.1 IVMD-RAMCA方法 | 第51-52页 |
4.4 IVMD-RGMCA在旋转机械混合故障的仿真分析 | 第52-58页 |
4.4.1 含弱噪声的混合故障的仿真分析 | 第52-56页 |
4.4.2 含强噪声的混合故障仿真信号分析 | 第56-58页 |
4.5 IVMD-RGMCA在旋转机械混合故障诊断中的试验分析 | 第58-62页 |
4.6 本章小结 | 第62-63页 |
第5章 改进VMD方法在变转速条件下齿轮故障定量诊断的应用 | 第63-78页 |
5.1 引言 | 第63页 |
5.2 齿根裂纹趋势分析 | 第63-71页 |
5.2.1 齿轮裂纹故障的时变啮合刚度 | 第63-64页 |
5.2.2 齿轮传动的动力学模型 | 第64-65页 |
5.2.3 齿轮裂纹故障下的动力学响应 | 第65-67页 |
5.2.4 变转速条件下的特征值分析 | 第67-71页 |
5.3 基于FA-PMA-VMD方法与变转速实验信号的齿根裂纹趋势分析 | 第71-73页 |
5.3.1 FA-PMA-VMD方法的试验分析 | 第71-72页 |
5.3.2 FA-PMA-VMD方法的试验信号的齿根裂纹趋势分析 | 第72-73页 |
5.4 基于FA-PMA-VMD和VPMCD的变转速齿轮故障定量诊断 | 第73-77页 |
5.4.1 VPMCD方法 | 第73-74页 |
5.4.2 基于FA-PMA-VMD和VPMCD的齿轮故障定量诊断步骤 | 第74-75页 |
5.4.3 齿轮故障定量诊断试验分析 | 第75-77页 |
5.5 本章小结 | 第77-78页 |
结论与展望 | 第78-80页 |
1 研究结论 | 第78页 |
2 研究展望 | 第78-80页 |
参考文献 | 第80-85页 |
致谢 | 第85-86页 |
附录 A 攻读学位期间发表和录用的论文目录 | 第86-87页 |
附录 B 攻读学位期间参与的科研项目 | 第87页 |