| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·概述 | 第9-11页 |
| ·本课题国内外研究现状分析与发展趋势分析 | 第11-12页 |
| ·本课题的来源和需要解决的关键问题 | 第12-14页 |
| ·课题的研究背景 | 第12-13页 |
| ·课题的研究目的 | 第13页 |
| ·课题的研究意义 | 第13-14页 |
| ·本论文研究的主要意义和内容 | 第14-16页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第14页 |
| ·本论文的研究技术路线 | 第14-15页 |
| ·本论文的主要创新点 | 第15-16页 |
| 第2章 主减速器振动机理及常见故障 | 第16-28页 |
| ·格林森齿轮的啮合动力学模型的建立 | 第16-20页 |
| ·齿轮啮合振动信号的数学描述 | 第20-24页 |
| ·幅值调制 | 第21-22页 |
| ·频率调制 | 第22-23页 |
| ·幅值和频率混合调制 | 第23-24页 |
| ·主减速器齿轮典型的故障及其特征频率 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 主减速器振动检测系统的建立 | 第28-37页 |
| ·检测系统建立的原则与思想 | 第28-30页 |
| ·主减速器振动的传统检测方式 | 第28-29页 |
| ·本课题研究的主减速器振动测量系统的检测原理 | 第29-30页 |
| ·检测系统硬件组成 | 第30-32页 |
| ·检测系统软件组成 | 第32-34页 |
| ·检测系统在线检测流程 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 故障振动信号分析策略 | 第37-70页 |
| ·稳态信号与非稳态信号 | 第37-38页 |
| ·传统判别方式 | 第38-47页 |
| ·时域信号分析 | 第38-42页 |
| ·频域信号分析 | 第42-44页 |
| ·时频信号分析 | 第44-47页 |
| ·小波分析方法 | 第47-51页 |
| ·Hilbert-Huang变换 | 第51-59页 |
| ·内禀模态函数 | 第51-53页 |
| ·经验模态分解 | 第53-55页 |
| ·Hilbert变换的时频谱 | 第55-57页 |
| ·Hilbert-Huang变换的实现过程 | 第57-58页 |
| ·Hilbert-Huang变换的优势 | 第58-59页 |
| ·小波分解与Hilbert-Huang变换的对比分析 | 第59-61页 |
| ·基于Hilbert-Huang变换的主减速器故障信号特征提取 | 第61-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 主减速器故障诊断专家系统 | 第70-81页 |
| ·故障诊断专家系统的组成 | 第70-71页 |
| ·基于人工神经网络的主减速器故障识别 | 第71-76页 |
| ·人工神经网络简介及其算法 | 第71-74页 |
| ·BP神经网络 | 第74-76页 |
| ·基于神经网络的主减速器故障诊断 | 第76-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·本课题的主要成果 | 第81-82页 |
| ·本课题的工作展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |