| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 行星齿轮箱故障特点及检测的难点 | 第12-13页 |
| 1.2.2 行星齿轮箱建模研究 | 第13-15页 |
| 1.2.3 信号处理方法的发展与现状 | 第15-18页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及章节安排 | 第18-19页 |
| 2 风电机组行星齿轮箱故障类型及数据采集 | 第19-28页 |
| 2.1 行星齿轮箱概述 | 第19-20页 |
| 2.2 行星齿轮箱故障实验装置 | 第20-21页 |
| 2.3 故障实验 | 第21-27页 |
| 2.3.1 故障实验一：太阳轮故障实验 | 第22-24页 |
| 2.3.2 故障实验二：行星轮故障实验 | 第24-26页 |
| 2.3.3 故障实验三：滚动轴承故障实验 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 改进EEMD方法研究 | 第28-37页 |
| 3.1 信号分解方法概述 | 第28页 |
| 3.2 EMD分解方法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 EMD算法原理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 EMD算法分解步骤 | 第29-31页 |
| 3.2.3 EMD算法存在问题 | 第31页 |
| 3.3 EEMD分解方法 | 第31-33页 |
| 3.3.1 EEMD算法原理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 EEMD算法分解步骤 | 第32-33页 |
| 3.3.3 EEMD算法存在问题 | 第33页 |
| 3.4 改进EEMD分解方法 | 第33-36页 |
| 3.4.1 改进EEMD算法原理 | 第33-34页 |
| 3.4.2 改进EEMD算法分解步骤 | 第34页 |
| 3.4.3 改进EEMD与传动EEMD效果对比 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于改进EEMD和分形维数的行星齿轮箱故障诊断 | 第37-49页 |
| 4.1 概述 | 第37页 |
| 4.2 分形维数 | 第37-41页 |
| 4.2.1 典型单重分形维数 | 第38-39页 |
| 4.2.2 多重分形维数 | 第39-40页 |
| 4.2.3 多重分形维数谱 | 第40-41页 |
| 4.3 EEMD和分形维数结合 | 第41-45页 |
| 4.3.1 理论基础 | 第41-43页 |
| 4.3.2 实际应用 | 第43-45页 |
| 4.4 改进EEMD和分层分形维数的结合 | 第45-48页 |
| 4.4.1 理论基础 | 第45页 |
| 4.4.2 实际应用 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小节 | 第48-49页 |
| 5 结合SVM智能算法的故障分类与诊断 | 第49-55页 |
| 5.1 概述 | 第49页 |
| 5.2 SVM原理及其使用 | 第49-54页 |
| 5.2.1 SVM原理 | 第49-50页 |
| 5.2.2 多重分形谱与支持向量机的结合 | 第50-53页 |
| 5.2.3 改进EEMD分形维数和支持向量机的结合 | 第53-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论和展望 | 第55-57页 |
| 6.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65页 |