| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·滚动轴承故障诊断技术的研究现状及发展趋势 | 第11-17页 |
| ·研究现状 | 第11页 |
| ·发展趋势 | 第11-16页 |
| ·局限性和急待解决的问题 | 第16-17页 |
| ·本论文的结构和主要工作 | 第17-18页 |
| 2 滚动轴承的故障机理与特征分析 | 第18-24页 |
| ·滚动轴承的故障产生机理 | 第18-21页 |
| ·滚动轴承的失效形式 | 第21-22页 |
| ·滚动轴承的特征频率 | 第22-24页 |
| 3 滚动轴承信号去噪处理方法 | 第24-37页 |
| ·滚动轴承的信号数据采集 | 第24-27页 |
| ·数学形态学基本原理 | 第27-29页 |
| ·形态小波变换理论 | 第29-31页 |
| ·形态中值小波的信号去噪 | 第31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-37页 |
| 4 滚动轴承故障特征提取方法 | 第37-55页 |
| ·Hilbert-Huang 变换方法的基础理论 | 第37-42页 |
| ·固有模态函数 | 第40-41页 |
| ·影响 Hilbert-Huang 变换方法的几个因素 | 第41-42页 |
| ·Hilbert-Huang 变换方法的实现 | 第42-49页 |
| ·经验模式分解 | 第42-44页 |
| ·Hilbert 变换的时频谱与边际谱 | 第44-46页 |
| ·Hilbert 变换的实现流程图 | 第46-49页 |
| ·基于 Hilbert-Huang 变换的滚动轴承特征提取方法 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-55页 |
| 5 滚动轴承的故障识别方法 | 第55-68页 |
| ·理论背景 | 第55-61页 |
| ·VC 维 | 第56-57页 |
| ·推广性的界限 | 第57-58页 |
| ·结构风险最小化 | 第58页 |
| ·支持向量机 | 第58-61页 |
| ·基于最小二乘支持向量机分类器 | 第61-63页 |
| ·基于 LS-SVM 的滚动轴承故障状态识别 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 在学期间研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |