小波包分析在齿轮故障诊断中的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 概述 | 第6-15页 |
| 1．1 机械设备故障诊断的发展与应用概况 | 第6-9页 |
| 1．1．1 机械设备故障诊断技术的发展 | 第6页 |
| 1．1．2 设备故障诊断技术 | 第6-8页 |
| 1．1．3 设备故障诊断技术的基本过程 | 第8-9页 |
| 1．2 信号分析方法 | 第9-11页 |
| 1．2．1 傅立叶变换 | 第9-10页 |
| 1．2．2 短时傅立叶变换 | 第10-11页 |
| 1．3 傅立叶变换到小波分析 | 第11-13页 |
| 1．3．1 小波分析 | 第11-12页 |
| 1．3．2 小波分析与傅立叶变换的比较 | 第12-13页 |
| 1．4 设备故障诊断的现状及发展趋势 | 第13-14页 |
| 1．5 本课题的任务和意义 | 第14-15页 |
| 第二章 小波函数的构建分析和参数构造 | 第15-29页 |
| 2．1 小波分析 | 第15-19页 |
| 2．1．1 小波变换 | 第15页 |
| 2．1．2 常用小波函数 | 第15-19页 |
| 2．2 连续小波变换 | 第19-21页 |
| 2．2．1 一维连续小波变换 | 第19-20页 |
| 2．2．2 高维连续小波变换 | 第20-21页 |
| 2．3 离散小波变换 | 第21-23页 |
| 2．3．1 离散小波变换 | 第21-22页 |
| 2．3．2 二进制小波变换 | 第22-23页 |
| 2．4 多分辨分析 | 第23-27页 |
| 2．5 基于小波函数的参数构建分析 | 第27页 |
| 2．6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 小波包降噪仿真分析 | 第29-39页 |
| 3．1 小波包用于信号降噪的原理 | 第29-33页 |
| 3．1．1 信号降噪的准则 | 第29页 |
| 3．1．2 小波包分析用于降噪的过程 | 第29-30页 |
| 3．1．3 基本降噪模型 | 第30页 |
| 3．1．4 从原始信号确定各级阈值 | 第30-32页 |
| 3．1．5 硬阈值和软阈值 | 第32-33页 |
| 3．2 小波包分析仿真 | 第33-38页 |
| 3．2．1 小波包的构造 | 第34-35页 |
| 3．2．2 小波包的元素 | 第35页 |
| 3．2．3 最佳小波包基的选择 | 第35-36页 |
| 3．2．4 基于小波包分析对信号的特征提取 | 第36-37页 |
| 3．2．5 基于小波包分析对信号的消噪处理 | 第37-38页 |
| 3．3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 小波包分析在齿轮故障诊断中的应用 | 第39-55页 |
| 4．1 齿轮的主要振动类型及频率特征 | 第39-41页 |
| 4．2 小波包变换的基本原理 | 第41-45页 |
| 4．2．1 小波包的定义 | 第41-42页 |
| 4．2．2 小波包的性质 | 第42-43页 |
| 4．2．3 小波包的空间分解 | 第43-44页 |
| 4．2．4 小波包变换 | 第44-45页 |
| 4．3 信号的特征提取理论 | 第45页 |
| 4．3．1 提取频率时变信号中的特征 | 第45页 |
| 4．3．2 信号的特征提取及消噪的研究 | 第45页 |
| 4．4 小波包分析在齿轮故障诊断中的应用研究 | 第45-54页 |
| 4．5 本章小结 | 第54-55页 |
| 总结 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
