基于振动信号非线性方法的轴承故障诊断研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·滚动轴承故障诊断技术综述 | 第12-15页 |
| ·滚动轴承故障诊断技术发展概况 | 第12-14页 |
| ·滚动轴承故障诊断技术内容和方法概述 | 第14-15页 |
| ·HHT时频分析法 | 第15-17页 |
| ·传统的时频分析法 | 第15-16页 |
| ·HHT时频分析法的提出 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 滚动轴承故障特征分析 | 第18-24页 |
| ·滚动轴承故障形式及成因 | 第18-19页 |
| ·滚动轴承的振动基本参数 | 第19-21页 |
| ·滚动轴承的故障特征频率 | 第19-20页 |
| ·滚动轴承的固有振动频率 | 第20-21页 |
| ·滚动轴承振动信号特征 | 第21-22页 |
| ·正常轴承振动信号特征 | 第21页 |
| ·内圈有缺陷时的振动信号特征 | 第21-22页 |
| ·外圈有缺陷时的振动信号特征 | 第22页 |
| ·滚动体有缺陷时的振动信号特征 | 第22页 |
| ·振动信号的测取 | 第22-23页 |
| ·本章小节 | 第23-24页 |
| 第三章 小波消噪在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第24-35页 |
| ·小波变换理论 | 第24-28页 |
| ·连续小波变换 | 第25-26页 |
| ·二进小波 | 第26-27页 |
| ·多分辨率分析及MALLAT算法 | 第27-28页 |
| ·小波消噪的基本原理方法 | 第28-32页 |
| ·小波阈值消噪的方法步骤 | 第29页 |
| ·小波基和分解尺度的选择 | 第29-30页 |
| ·阈值的确定和处理 | 第30-32页 |
| ·消噪评价标准 | 第32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-34页 |
| ·本章小节 | 第34-35页 |
| 第四章 HHT分析法在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第35-51页 |
| ·基本概念 | 第35-36页 |
| ·瞬时频率 | 第35-36页 |
| ·本征模态函数 | 第36页 |
| ·HHT分析法的基本原理 | 第36-42页 |
| ·EMD方法基本原理 | 第36-38页 |
| ·Hilbert谱和Hilbert边际谱 | 第38-40页 |
| ·HHT变换仿真分析 | 第40-42页 |
| ·小波消噪和HHT分析法对轴承故障的诊断 | 第42-46页 |
| ·滚动轴承外圈故障的诊断 | 第42-44页 |
| ·滚动轴承内圈故障的诊断 | 第44-46页 |
| ·轴承故障IMF能量特征向量的提取 | 第46-50页 |
| ·IMF能量特征提取的步骤 | 第46-47页 |
| ·IMF能量特征提取结果与分析 | 第47-50页 |
| ·本章小节 | 第50-51页 |
| 第五章 基于支持向量机的滚动轴承故障诊断 | 第51-62页 |
| ·支持向量机概述 | 第51-56页 |
| ·广义最优分类面 | 第51-53页 |
| ·支持向量机核函数 | 第53-55页 |
| ·支持向量机多值分类法 | 第55-56页 |
| ·应用支持向量机对轴承故障的模式识别 | 第56-61页 |
| ·滚动轴承故障诊断SVM模型的建立 | 第56-59页 |
| ·轴承故障模式识别结果与分析 | 第59-61页 |
| ·本章小节 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |
