基于递归分析方法的齿轮故障诊断
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 齿轮故障诊断的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 时域分析方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 频域分析方法 | 第10-11页 |
| 1.2.3 时频分析方法 | 第11-12页 |
| 1.3 递归分析方法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的研究目的和主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 递归分析方法 | 第16-30页 |
| 2.1 相空间重构 | 第16-19页 |
| 2.2 递归图 | 第19-24页 |
| 2.2.1 递归图的建立 | 第19-21页 |
| 2.2.2 递归图仿真分析 | 第21-24页 |
| 2.3 递归定量分析 | 第24-29页 |
| 2.3.1 递归定量参数 | 第24-28页 |
| 2.3.2 递归定量仿真分析 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 齿轮振动信号的递归特性分析 | 第30-37页 |
| 3.1 齿轮振动信号的递归图 | 第30-34页 |
| 3.1.1 递归图参数的选取 | 第30-33页 |
| 3.1.2 齿轮振动信号的递归图分析 | 第33-34页 |
| 3.2 齿轮振动信号的定量递归分析 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 递归分析在齿轮故障诊断中的应用 | 第37-46页 |
| 4.1 实验装置及数据采集 | 第37页 |
| 4.2 基于经验模态分解的齿轮振动信号降噪 | 第37-40页 |
| 4.3 齿轮振动信号的特征提取 | 第40-43页 |
| 4.3.1 基于递归图的特征提取 | 第40-42页 |
| 4.3.2 基于递归定量分析的特征提取 | 第42-43页 |
| 4.4 齿轮故障模式识别 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 本文的研究总结 | 第46-47页 |
| 5.2 进一步研究的方向 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录1 攻读硕士期间论文发表情况 | 第52-53页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第53-54页 |
| 详细中文摘要 | 第54-55页 |
| 详细英文摘要 | 第55-57页 |
