基于VMD的转子故障特征提取及识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 故障诊断技术在国内外的研究综述 | 第10-11页 |
| 1.3 故障特征提取方法 | 第11-13页 |
| 1.3.1 时域分析 | 第11页 |
| 1.3.2 频域分析 | 第11-12页 |
| 1.3.3 时频分析 | 第12页 |
| 1.3.4 降噪分析 | 第12-13页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 转子常见故障类型与故障诊断常用方法 | 第15-32页 |
| 2.1 转子常见故障类型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 转子不平衡 | 第15页 |
| 2.1.2 转子不对中 | 第15-16页 |
| 2.1.3 动静碰摩故障 | 第16-17页 |
| 2.2 转子故障诊断常用方法 | 第17-31页 |
| 2.2.1 经验模态分解 | 第17-23页 |
| 2.2.2 局部均值分解 | 第23-27页 |
| 2.2.3 变分模态分解 | 第27-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于VMD的转子故障特征提取方法研究 | 第32-47页 |
| 3.1 基于VMD与K-L散度的转子故障诊断 | 第32-37页 |
| 3.1.1 K-L散度基本原理 | 第32-33页 |
| 3.1.2 转子碰摩信号分析 | 第33-35页 |
| 3.1.3 转子不平衡信号分析 | 第35-37页 |
| 3.2 基于奇异值分解与VMD的转子故障诊断 | 第37-45页 |
| 3.2.1 奇异值分解降噪 | 第38页 |
| 3.2.2 转子碰摩信号分析 | 第38-42页 |
| 3.2.3 转子不平衡信号分析 | 第42-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于VMD的转子故障识别 | 第47-54页 |
| 4.1 关联维数 | 第47-50页 |
| 4.1.1 G-P算法 | 第47-48页 |
| 4.1.2 关联维数计算流程 | 第48-49页 |
| 4.1.3 参数的确定 | 第49-50页 |
| 4.2 基于VMD与关联维数的转子故障识别 | 第50-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
