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面向机械故障特征提取的混合时频分析方法研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-11页
1 绪论第11-21页
   ·课题来源第11页
   ·课题的提出和研究意义第11-12页
   ·机械故障特征提取技术综述第12-18页
     ·传统信号处理方法第12-13页
     ·非平稳信号处理方法第13-17页
     ·神经网络法第17-18页
   ·本文主要工作内容和创新第18-21页
     ·本文的主要工作第18-19页
     ·本文的创新点第19-21页
2 基于最优Morlet 小波和SVD 的滤波消噪第21-39页
   ·引言第21页
   ·传统的小波阈值去噪方法第21-27页
     ·小波去噪原理第22页
     ·小波去噪方法第22-23页
     ·小波阈值去噪方法第23-26页
     ·阈值的处理方法第26-27页
   ·基于最优Morlet 小波和SVD 的滤波消噪方法第27-35页
     ·SVD 的基本理论第27-28页
     ·传统小波去噪方法及其局限性第28-31页
     ·小波变换的滤波特性第31页
     ·最优Morlet 小波及变换尺度的设计第31-35页
   ·实验验证第35-37页
   ·本章小结第37-39页
3 利用ASTFT 谱抑制WVD 交叉项的特征提取第39-61页
   ·引言第39页
   ·时频分析的必要性第39-41页
   ·常用时频分析方法第41-45页
     ·短时傅里叶变换(STFT)第41-43页
     ·Wigner-Ville 分布(WVD)第43-44页
     ·Cohen 类二次时频分布第44-45页
   ·交叉干扰项及其抑制方法第45-47页
     ·核函数法第45-47页
     ·分量组合法第47页
   ·利用ASTFT 谱抑制WVD 交叉项的方法第47-53页
     ·交叉干扰项的产生原因第48-49页
     ·WVD 中自项与交叉项的相互关系第49-50页
     ·ASTFT 谱抑制WVD 交叉项的原理第50页
     ·ASTFT 谱的设计与实现第50-53页
   ·实验验证第53-58页
     ·仿真实验第53-56页
     ·滚动轴承故障特征提取实验第56-58页
   ·本章小结第58-61页
4 基于小波包和改进HHT 相结合的瞬时特征提取第61-95页
   ·引言第61-62页
   ·小波包分析理论第62-63页
   ·改进HHT 信号分析方法研究第63-85页
     ·Hilbert-Huang 变换的原理第64-69页
     ·HHT 中的插值算法研究第69-76页
     ·HHT 中的边界处理算法研究第76-83页
     ·终止条件的研究第83-85页
   ·基于小波包和改进HHT 的瞬时特征提取方法第85-90页
     ·基于WPT 预处理的改进HHT 基本原理第86-87页
     ·基于WPT 预处理的改进HHT 的实现第87-88页
     ·实验验证第88-90页
   ·滚动轴承故障特征提取实验第90-93页
   ·本章小结第93-95页
5 非平稳信号分析系统的研发与应用第95-135页
   ·引言第95页
   ·需求分析第95页
   ·系统总体设计第95-97页
   ·子系统的统一构架及界面设计第97-105页
     ·基于共享参数模型的软件体系结构第97-100页
     ·子系统软件设计第100-105页
   ·数据采集模块第105-106页
   ·系统分析模块介绍第106-115页
     ·联合时频分析功能模块第107-108页
     ·小波分析功能模块第108-113页
     ·HHT 分析功能模块第113-115页
   ·非平稳信号分析系统应用第115-133页
     ·小波分析功能模块的应用第117-123页
     ·联合时频分析功能模块的应用第123-130页
     ·HHT 分析功能模块的应用第130-133页
   ·本章小结第133-135页
6 结论和展望第135-137页
   ·结论第135-136页
   ·展望第136-137页
致谢第137-139页
参考文献第139-151页
附录第151-152页
 A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第151-152页
 B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第152页

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