小波分析在电机故障信号预处理中的应用研究
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1.绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究概述 | 第14页 |
| 1.4 电机故障诊断流程 | 第14-15页 |
| 1.5 电机故障诊断常用研究方法 | 第15-16页 |
| 1.6 电机故障诊断技术的发展变化趋势 | 第16-17页 |
| 1.7 内容安排 | 第17-18页 |
| 2.滚动轴承振动原理与故障成因分析 | 第18-24页 |
| 2.1 滚动轴承的故障类型及成因 | 第19-20页 |
| 2.2 滚动轴承振动故障频率计算 | 第20-21页 |
| 2.3 滚动轴承的固有频率 | 第21-22页 |
| 2.4 实验所使用的故障数据的描述 | 第22-23页 |
| 2.5 本章总结 | 第23-24页 |
| 3.小波变换与经验模态分解分解的理论基础 | 第24-36页 |
| 3.1 傅里叶变换 | 第24页 |
| 3.2 小波分析 | 第24-33页 |
| 3.2.1 连续小波变换 | 第25-26页 |
| 3.2.2 离散小波变换 | 第26页 |
| 3.2.3 多分辨率分析及Mallat算法 | 第26-28页 |
| 3.2.4 常用小波函数简介 | 第28-32页 |
| 3.2.5 基于小波变换的阈值降噪法 | 第32-33页 |
| 3.3 本征模态函数 | 第33页 |
| 3.4 EMD算法的基本原理 | 第33-35页 |
| 3.4.1 EMD算法的分解步骤 | 第34-35页 |
| 3.5 本章总结 | 第35-36页 |
| 4.改进小波阈值与阈值函数降噪算法研究 | 第36-52页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 小波阈值降噪 | 第36-37页 |
| 4.2.1 小波阈值降噪的步骤 | 第36-37页 |
| 4.3 传统阈值降噪方法 | 第37-39页 |
| 4.3.1 阈值的选取 | 第37-38页 |
| 4.3.2 阈值函数的选取 | 第38-39页 |
| 4.4 传统小波阈值降噪方法的缺陷分析 | 第39页 |
| 4.5 改进阈值算法 | 第39-42页 |
| 4.5.1 贝叶斯阈值 | 第39-41页 |
| 4.5.2 自适应阈值选取方法一 | 第41-42页 |
| 4.5.3 自适应阈值选取方法二 | 第42页 |
| 4.6 改进阈值函数 | 第42-44页 |
| 4.7 改进阈值函数可行性分析 | 第44-45页 |
| 4.8 算法验证 | 第45-51页 |
| 4.8.1 改进阈值选取算法验证 | 第45-49页 |
| 4.8.2 改进阈值函数算法验证 | 第49-51页 |
| 4.9 本章总结 | 第51-52页 |
| 5.改进算法与EMD结合电机故障诊断方法 | 第52-61页 |
| 5.1 EMD | 第52页 |
| 5.2 小波阈值与EMD对设备的故障诊断流程 | 第52-53页 |
| 5.3 算法验证 | 第53-56页 |
| 5.3.1 仿真及结果分析 | 第53-56页 |
| 5.4 实验数据来源 | 第56页 |
| 5.5 诊断步骤设计及实验数据验证 | 第56页 |
| 5.6 改进算法在振动信号降噪中的应用 | 第56-60页 |
| 5.7 本章总结 | 第60-61页 |
| 6.总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第61页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
