滚动轴承性能退化评估技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 故障诊断信号处理技术 | 第12-14页 |
| 1.2.2 故障诊断模式识别技术 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于粒子群优化算法的小波滤波方法 | 第17-33页 |
| 2.1 滚动轴承故障的振动信号特征 | 第17-19页 |
| 2.2 小波滤波器分析 | 第19-23页 |
| 2.2.1 连续小波变换 | 第19-20页 |
| 2.2.2 Morlet小波滤波器 | 第20-21页 |
| 2.2.3 滤波器参数优化策略 | 第21-23页 |
| 2.3 粒子群优化算法 | 第23-28页 |
| 2.4 性能评价 | 第28-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 滚动轴承性能退化的特征提取 | 第33-83页 |
| 3.1 包络幅值谱熵特征及其性能分析 | 第33-59页 |
| 3.1.1 希尔伯特解调 | 第33-34页 |
| 3.1.2 包络幅值谱熵 | 第34-35页 |
| 3.1.3 特征性能分析 | 第35-59页 |
| 3.1.3.1 基于单点损伤 | 第36-48页 |
| 3.1.3.2 基于非单点损伤 | 第48-59页 |
| 3.2 小波包分解能量比特征及其性能分析 | 第59-66页 |
| 3.2.1 小波包分解原理 | 第60-61页 |
| 3.2.2 能量比特征 | 第61-62页 |
| 3.2.3 特征性能分析 | 第62-66页 |
| 3.2.3.1 基于单点损伤 | 第62-64页 |
| 3.2.3.2 基于非单点损伤 | 第64-66页 |
| 3.3 谱线跨度特征及其性能分析 | 第66-74页 |
| 3.3.1 谱线跨度特征 | 第66-68页 |
| 3.3.2 特征性能分析 | 第68-74页 |
| 3.3.2.1 基于单点损伤 | 第68-71页 |
| 3.3.2.2 基于非单点损伤 | 第71-74页 |
| 3.4 特征性能对比 | 第74-82页 |
| 3.4.1 传统特征 | 第74-77页 |
| 3.4.2 DFA指数 | 第77-78页 |
| 3.4.3 幅值谱熵 | 第78-80页 |
| 3.4.4 基于AR模型的能量比 | 第80-82页 |
| 3.4.5 对比分析 | 第82页 |
| 3.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第四章 性能退化评估模型 | 第83-93页 |
| 4.1 基于单调特征的性能退化评估模型 | 第83-86页 |
| 4.1.1 评估模型 | 第83-85页 |
| 4.1.2 模型验证 | 第85-86页 |
| 4.2 基于SVDD的性能退化评估模型 | 第86-92页 |
| 4.2.1 SVDD的基本原理 | 第86-88页 |
| 4.2.2 评估模型 | 第88-90页 |
| 4.2.3 模型验证 | 第90-92页 |
| 4.3 本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 结论和展望 | 第93-95页 |
| 5.1 本文总结 | 第93-94页 |
| 5.2 研究展望 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-101页 |
