| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题背景及现状 | 第11-14页 |
| 1.1.1 旋转机械故障诊断的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2 分形几何理论 | 第14-15页 |
| 1.3 时频分析技术的发展及其在机械故障诊断中的应用 | 第15-18页 |
| 1.4 分形几何在机械故障诊断中的应用 | 第18页 |
| 1.5 项目来源及本文研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 数学形态学理论 | 第20-30页 |
| 2.1 二值形态学基本理论 | 第20-21页 |
| 2.2 二值形态学的集合运算 | 第21-24页 |
| 2.2.1 膨胀和腐蚀 | 第21-22页 |
| 2.2.2 开运算 | 第22页 |
| 2.2.3 闭运算 | 第22-23页 |
| 2.2.4 形态开闭运算性质 | 第23-24页 |
| 2.3 灰值形态学 | 第24-26页 |
| 2.3.1 灰度膨胀 | 第24页 |
| 2.3.2 灰度腐蚀 | 第24-25页 |
| 2.3.3 灰度开运算 | 第25页 |
| 2.3.4 灰度闭运算 | 第25页 |
| 2.3.5 灰值运算的主要性质 | 第25-26页 |
| 2.4 数学形态学在一维信号中的应用 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于形态滤波与概率神经网络的形态谱熵方法 | 第30-43页 |
| 3.1 前言 | 第30页 |
| 3.2 结构元素对滤波器性能的影响 | 第30-35页 |
| 3.2.1 滤波器的选择 | 第30-31页 |
| 3.2.2 结构元素的类型和大小 | 第31-32页 |
| 3.2.3 滤波效果的衡量 | 第32页 |
| 3.2.4 结构元素类型比较 | 第32-34页 |
| 3.2.5 结构元素大小的选择 | 第34-35页 |
| 3.3 形态谱熵的概念及应用 | 第35-38页 |
| 3.3.1 形态学多尺度算子 | 第35-36页 |
| 3.3.2 形态谱与形态谱熵的定义 | 第36-38页 |
| 3.4 概率神经网络 | 第38-40页 |
| 3.5 实验研究 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于局部特征尺度分解和形态学分形维数的滚动轴承故障诊断方法 | 第43-54页 |
| 4.1 前言 | 第43页 |
| 4.2 几种常用分形维数 | 第43-45页 |
| 4.3 数学形态学 | 第45-48页 |
| 4.3.1 形态学算法原理及估计 | 第45-46页 |
| 4.3.2 仿真信号分析 | 第46-48页 |
| 4.4 LCD分解方法 | 第48-51页 |
| 4.4.1 局部特征尺度分量定义 | 第48-49页 |
| 4.4.2 LCD分解过程 | 第49-50页 |
| 4.4.3 仿真研究 | 第50-51页 |
| 4.5 实验研究 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 单重分形维数故障诊断研究 | 第54-63页 |
| 5.1 前言 | 第54页 |
| 5.2 单重分形诊断机理 | 第54-58页 |
| 5.2.1 单重分形特性 | 第54-55页 |
| 5.2.2 区间划分的重叠现象 | 第55-57页 |
| 5.2.3 单重分形中的错误判别 | 第57-58页 |
| 5.3 单重分形诊断方法的过程 | 第58-59页 |
| 5.4 实验研究 | 第59-62页 |
| 5.4.1 数据采样过程及区间划分 | 第59-61页 |
| 5.4.2 故障状态的判断 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |