| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 机械故障诊断的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 机械故障诊断研究现状 | 第11页 |
| 1.3 振动信号处理方法 | 第11-14页 |
| 1.4 论文主要研究内容和章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 基于经验小波变换的旋转机械故障诊断方法 | 第15-27页 |
| 2.1 转子故障特征 | 第15-17页 |
| 2.1.1 转子不平衡和转子不对中 | 第15-16页 |
| 2.1.2 转子碰磨 | 第16-17页 |
| 2.1.3 油膜涡动和油膜振荡 | 第17页 |
| 2.2 经验小波变换 | 第17-19页 |
| 2.3 EWT和EMD方法的比较 | 第19-26页 |
| 2.3.1 仿真信号分析 | 第19-21页 |
| 2.3.2 实验信号分析 | 第21-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于改进的EWT和快速谱峭度滤波的齿轮与滚动轴承故障诊断 | 第27-40页 |
| 3.1 齿轮和轴承故障 | 第28-29页 |
| 3.1.1 齿轮故障类型及征兆 | 第28页 |
| 3.1.2 滚动轴承故障类型及征兆 | 第28-29页 |
| 3.2 基于IEWT和FSK的包络谱分析方法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 改进的EWT变换 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于谱峭度的滤波方法 | 第30-32页 |
| 3.2.3 故障诊断方法流程 | 第32页 |
| 3.3 试验分析 | 第32-39页 |
| 3.3.1 齿轮断齿故障 | 第32-37页 |
| 3.3.2 轴承外圈故障 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于IEWT和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断 | 第40-53页 |
| 4.1 基于IEWT和FCM的滚动轴承故障诊断方法 | 第40-43页 |
| 4.1.1 奇异值分解技术 | 第40-41页 |
| 4.1.2 模糊C均值聚类算法 | 第41-43页 |
| 4.1.3 基于IEWT和FCM的滚动轴承故障诊断方法流程 | 第43页 |
| 4.2 实验分析 | 第43-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 结论 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
