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基于经验模态分解的转子故障信号熵特征提取研究

摘要第1-10页
Abstract第10-12页
插图索引第12-13页
附表索引第13-14页
第1章 绪论第14-19页
   ·课题背景第14页
   ·课题研究意义第14-15页
   ·国内外研究现状第15-17页
     ·经验模态分解的国内外研究现状第15-16页
     ·信息熵的国内外研究现状第16-17页
     ·信息融合技术的国内外研究现状第17页
   ·课题主要研究内容第17-19页
第2章 旋转机械常见故障及基于 EMD 的故障信号处理第19-34页
   ·引言第19页
   ·转子振动模型及典型故障振动特性第19-23页
   ·转子故障振动信号的预处理第23-26页
     ·转子故障信号的采集装置第23-24页
     ·转子故障信号的选取第24页
     ·滤波器设计第24页
     ·中值滤波及小波消噪算法原理第24-25页
     ·滤波器的实验与仿真分析第25-26页
   ·基于 EMD 的信号处理方法第26-28页
     ·EMD 基本原理简介第26页
     ·内禀模态分量 (IMF) 的定义第26-27页
     ·EMD 的分解步骤第27-28页
   ·EMD 方法的特点第28页
   ·EMD 分解法中存在的主要问题及解决方法研究第28-32页
     ·内禀模态函数的判据问题及解决方法第28-29页
     ·端点效应问题及解决方法第29-30页
     ·仿真实验设计与分析第30-32页
   ·本章小结第32-34页
第3章 转子振动信号的多域熵特征分析方法研究第34-43页
   ·引言第34页
   ·信息熵的基本概念及性质第34-36页
     ·基本概念第34页
     ·信息熵的基本性质第34-36页
   ·振动信号的时域信息熵特征规律第36-37页
     ·奇异谱分析基础第36页
     ·奇异谱熵概念第36-37页
   ·振动信号的频域信息熵特征规律第37-38页
   ·振动信号的时 -频域信息熵特征规律第38-42页
     ·小波变换的定义与性质第38-39页
     ·小波变换中的能量关系第39-40页
     ·小波能谱熵第40-41页
     ·小波空间状态谱熵第41-42页
   ·信息熵熵带及熵带中心概念第42页
   ·结论与分析第42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 基于 EMD 和信息熵的量化特征提取方法研究第43-51页
   ·引言第43页
   ·转子故障信号的经验模态分解第43-46页
   ·主分量选择方法设计第46-48页
     ·能量法选取分量第46页
     ·相关系数法验证所选分量准确性第46-48页
     ·对比与分析第48页
   ·主分量的量化特征提取方法设计第48-50页
     ·基于主分量信息熵的量化特征提取第49页
     ·对比与分析第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第5章 基于信息融合的转子故障类型辨识方法研究第51-59页
   ·引言第51页
   ·信息融合的基本概念第51-52页
     ·基本定义第51页
     ·信息融合的层次结构第51-52页
   ·广义集合第52-55页
     ·广义集合的概念及定义第52-53页
     ·广义集合的分类第53页
     ·广义集合的表示方法第53-54页
     ·广义集合的运算与性质第54-55页
     ·时空(场)广义集合的概念第55页
   ·信息熵和广义集合集成的转子系统故障模式辨识方法设计第55-58页
     ·典型转子故障信号的信息熵状态第55-57页
     ·时空场广义集合的故障信号信息熵空间状态分布图第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第6章 基于 LabVIEW 的转子故障信号分析系统第59-64页
   ·引言第59页
   ·LabVIEW 简介第59页
   ·图形用户界面的设计原则第59页
   ·基于 LabVIEW 的转子故障信号测试系统的功能第59-60页
   ·基于 LabVIEW 的典型转子故障信号诊断系统的实现第60-62页
   ·实验讨论与分析第62-63页
   ·本章小结第63-64页
总结与展望第64-66页
 总结第64-65页
 展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第71-72页
附录 B 参加科研项目情况第72页

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