| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 论文选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断的发展与现状 | 第10-11页 |
| 1.3 集合经验模态分解技术 | 第11页 |
| 1.4 数学形态学滤波技术 | 第11-12页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 滚动轴承故障机理与故障特征研究 | 第14-22页 |
| 2.1 滚动轴承的典型结构 | 第14页 |
| 2.2 滚动轴承常见的几种失效形式 | 第14-16页 |
| 2.3 滚动轴承振动机理研究 | 第16-18页 |
| 2.3.1 轴承自身结构特点及制造装配误差导致的振动 | 第16-17页 |
| 2.3.2 轴承故障时导致的振动 | 第17-18页 |
| 2.4 滚动轴承单一缺陷时各元件的特征频率 | 第18页 |
| 2.5 滚动轴承的固有频率 | 第18-19页 |
| 2.6 滚动轴承故障特征 | 第19-20页 |
| 2.6.1 外圈故障特征 | 第19-20页 |
| 2.6.2 内圈故障特征 | 第20页 |
| 2.7 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于EEMD的滚动轴承故障诊断方法 | 第22-45页 |
| 3.1 EMD的基本原理 | 第22-25页 |
| 3.1.1 端点效应 | 第23-24页 |
| 3.1.2 模态混叠 | 第24-25页 |
| 3.2 EEMD的基本原理 | 第25-27页 |
| 3.3 IMF分量选取准则 | 第27-29页 |
| 3.3.1 峭度 | 第28页 |
| 3.3.2 相关系数 | 第28-29页 |
| 3.3.3 相关峭度 | 第29页 |
| 3.4 希尔伯特包络谱 | 第29-30页 |
| 3.5 基于相关峭度准则EEMD的滚动轴承故障诊断方法 | 第30-44页 |
| 3.5.1 轴承故障诊断流程 | 第30页 |
| 3.5.2 仿真研究 | 第30-35页 |
| 3.5.3 实验研究 | 第35-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于改进自适应形态滤波的滚动轴承故障诊断方法 | 第45-58页 |
| 4.1 数学形态学基本原理 | 第45-46页 |
| 4.2 形态算子对滤波结果的影响 | 第46-47页 |
| 4.3 几种常见的数学形态滤波器 | 第47-48页 |
| 4.4 结构元素的选择 | 第48页 |
| 4.5 结构元素长度对形态滤波效果的影响 | 第48-49页 |
| 4.6 基于遗传算法和最大相关峭度的自适应形态学滤波器 | 第49-50页 |
| 4.6.1 遗传算法 | 第49-50页 |
| 4.6.2 自适应形态滤波器 | 第50页 |
| 4.7 自适应形态学滤波器在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第50-57页 |
| 4.7.1 故障诊断流程图 | 第50-51页 |
| 4.7.2 仿真研究 | 第51-55页 |
| 4.7.3 实验研究 | 第55-57页 |
| 4.8 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于EEMD和改进自适应形态滤波的滚动轴承故障诊断方法 | 第58-74页 |
| 5.1 EEMD降噪与形态滤波相结合的滚动轴承故障诊断策略 | 第58-59页 |
| 5.1.1 EEMD与形态滤波结合的优越性 | 第58页 |
| 5.1.2 基于遗传算法的自适应形态滤波器 | 第58页 |
| 5.1.3 轴承故障诊断流程 | 第58-59页 |
| 5.2 降噪效果评价标准的建立：自相关函数峰态系数 | 第59-61页 |
| 5.3 实例分析 | 第61-73页 |
| 5.3.1 铁路货车轮对滚动轴承故障诊断实验台 | 第61-67页 |
| 5.3.2 QPZZ-Ⅱ型旋转机械故障实验平台 | 第67-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 全文总结 | 第74-75页 |
| 6.2 创新点 | 第75页 |
| 6.3 研究展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82-83页 |
