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基于自适应多分量信号分析的汽车座椅齿轮箱故障诊断研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 选题的意义及背景第11-12页
    1.2 齿轮箱故障检测的国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 齿轮箱故障诊断的基本方法第12-15页
        1.2.2 齿轮箱振动信号处理方法研究现状第15-17页
    1.3 论文的主要研究内容及组织结构第17-19页
    1.4 本章小结第19-21页
第2章 汽车座椅水平驱动器典型故障分析第21-31页
    2.1 汽车座椅水平驱动器及其主要故障类型第21-23页
        2.1.1 汽车座椅水平驱动器的机械结构第21-22页
        2.1.2 汽车座椅水平驱动器的主要故障类型第22-23页
    2.2 汽车座椅水平驱动器振动建模第23-25页
    2.3 汽车座椅水平驱动器振动信号的调制第25-29页
        2.3.1 幅值调制第25-26页
        2.3.2 频率调制第26-27页
        2.3.3 典型故障的频谱特征第27-29页
    2.4 汽车座椅水平驱动器振动信号的解调第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 汽车座椅水平驱动器振动检测系统开发第31-51页
    3.1 汽车座椅水平驱动器振动测试实验台第31-37页
        3.1.1 汽车座椅水平驱动器夹具第32-33页
        3.1.2 汽车座椅水平电机夹具第33-36页
        3.1.3 振动测试实验台横梁第36-37页
    3.2 汽车座椅水平驱动器的振动信号测试方案第37-41页
        3.2.1 驱动电源装置第37页
        3.2.2 传感器及其安装位置选择第37-40页
        3.2.3 数据采集卡选择第40-41页
    3.3 汽车座椅水平驱动器的数据采集与分析系统开发第41-45页
        3.3.1 开发环境简介第41-42页
        3.3.2 系统需求分析与功能设计第42-43页
        3.3.3 数据采集与分析系统模块化设计第43-45页
    3.4 试验台数据采集与分析系统的各个模块设计第45-50页
        3.4.1 在线检测子系统第45-46页
        3.4.2 数据分析子系统第46-49页
        3.4.3 数据储存子系统第49-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第4章 经验小波变换算法研究第51-69页
    4.1 EWT 与 EMD 的对比分析第51-60页
        4.1.1 EMD算法的基本理论第51-53页
        4.1.2 EWT算法的基本理论第53-55页
        4.1.3 EMD 与 EWT 仿真对比分析第55-58页
        4.1.4 基于 EWT 算法的多分量 AM-AF 信号仿真分析第58-60页
    4.2 齿轮箱振动信号的频谱趋势第60-63页
        4.2.1 趋势的基本概念第60-61页
        4.2.2 齿轮箱振动信号的频谱趋势分析第61-63页
    4.3 基于频谱趋势的改进EWT算法研究第63-68页
        4.3.1 ST-EWT算法的流程第63-64页
        4.3.2 ST-EWT算法在齿轮箱故障振动信号中的应用第64-68页
    4.4 本章小结第68-69页
第5章 变分模态分解算法研究第69-85页
    5.1 VMD算法的基本理论第69-71页
        5.1.1 VMD算法的基本理论第69-71页
        5.1.2 EMD、EWT 和 VMD 对比分析第71页
    5.2 VMD算法的等效滤波特性研究第71-77页
        5.2.1 分数高斯噪声的基本概念第71-72页
        5.2.2 VMD算法的等效滤波特性第72-77页
    5.3 VMD算法的仿真信号分析第77-79页
    5.4 基于频谱趋势的改进VMD算法研究第79-83页
        5.4.1 ST-VMD算法的计算过程第79-80页
        5.4.2 ST-VMD算法在齿轮箱故障振动信号中的应用第80-83页
    5.5 本章小结第83-85页
第6章 总结与展望第85-87页
    6.1 全文总结第85-86页
    6.2 工作展望第86-87页
参考文献第87-93页
致谢第93-95页
攻读学位期间参加的科研项目与成果第95页

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