| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 故障诊断发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.2.3 微小故障诊断定义及研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 混沌分形理论与LMD研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.1 混沌分形理论研究进展 | 第15-16页 |
| 1.3.2 LMD研究进展 | 第16页 |
| 1.4 论文研究思路及章节安排 | 第16-19页 |
| 第二章 滚动轴承振动信号混沌特性分析 | 第19-29页 |
| 2.1 混沌简介 | 第19-21页 |
| 2.1.1 混沌定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 系统混沌判别依据 | 第20-21页 |
| 2.2 典型系统混沌特性分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 最大Lyapunov指数计算 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Logistic系统混沌分析 | 第22-23页 |
| 2.3 滚动轴承混沌特性分析 | 第23-27页 |
| 2.3.1 滚动轴承力学特性混沌分析 | 第23-24页 |
| 2.3.2 滚动轴承振动信号混沌特性分析 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于时域分形维数的滚动轴承故障诊断 | 第29-43页 |
| 3.1 分形理论 | 第29-30页 |
| 3.1.1 分形来源 | 第29页 |
| 3.1.2 分形的性质 | 第29-30页 |
| 3.2 分形维数 | 第30-33页 |
| 3.2.1 几种单重分形维数 | 第30-32页 |
| 3.2.2 多重分形维数 | 第32-33页 |
| 3.3 G-P算法计算关联维数 | 第33-35页 |
| 3.3.1 G-P算法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 关联维数的参数选择 | 第34-35页 |
| 3.4 基于时域分形维数的滚动轴承故障诊断 | 第35-41页 |
| 3.4.1 故障诊断方法建立 | 第35-36页 |
| 3.4.2 滚动轴承振动信号仿真实验 | 第36-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于LMD时频域盒维数的滚动轴承微小故障诊断 | 第43-57页 |
| 4.1 LMD算法概述 | 第43-47页 |
| 4.1.1 信号的瞬时频率 | 第44页 |
| 4.1.2 LMD分解步骤 | 第44-47页 |
| 4.2 基于LMD和Hilbert变换的瞬时频率获取 | 第47-49页 |
| 4.2.1 基于LMD和Hilbert变换的瞬时频率求取方法 | 第47-48页 |
| 4.2.2 仿真信号分析 | 第48-49页 |
| 4.3 基于LMD时频域盒维数的滚动轴承微小故障诊断 | 第49-55页 |
| 4.3.1 LMD时频域盒维数的轴承微小故障诊断方法建立 | 第49-50页 |
| 4.3.2 轴承振动信号故障仿真实验 | 第50-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于改进LMD与多重分形的滚动轴承微小故障诊断 | 第57-73页 |
| 5.1 基于构造掩膜信号的LMD算法改进 | 第57-59页 |
| 5.1.1 LMD分解实质 | 第57-58页 |
| 5.1.2 分量模态混叠产生机理 | 第58页 |
| 5.1.3 掩膜信号构造及模态混叠消除原理 | 第58-59页 |
| 5.2 加掩膜信号改进LMD分解 | 第59-68页 |
| 5.2.1 LMD加掩膜信号改进方法 | 第59-60页 |
| 5.2.2 方法验证 | 第60-68页 |
| 5.3 基于改进LMD和广义维数的滚动轴承微小故障诊断 | 第68-72页 |
| 5.3.1 故障诊断方法建立 | 第68-70页 |
| 5.3.2 轴承故障诊断实验 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 附录A 攻读硕士期间取得成果 | 第83-85页 |
| 附录B 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第85页 |
