| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 风机滚动轴承故障诊断研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 振动信号降噪研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 风机滚动轴承故障信号特征提取研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 风机滚动轴承故障诊断研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第18-21页 |
| 第2章 风机滚动轴承故障分析 | 第21-29页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 风机滚动轴承的特性分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 风机滚动轴承基本结构 | 第21-22页 |
| 2.2.2 风机滚动轴承分类 | 第22-23页 |
| 2.3 常见的风机轴承故障机理研究 | 第23-28页 |
| 2.3.1 外圈故障 | 第23-24页 |
| 2.3.2 内圈故障 | 第24-25页 |
| 2.3.3 滚动体故障 | 第25-26页 |
| 2.3.4 外圈内圈故障 | 第26-27页 |
| 2.3.5 外圈滚珠故障 | 第27-28页 |
| 2.3.6 内圈滚珠故障 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于分层自适应小波与改进LMD的轴承故障信号降噪方法 | 第29-55页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 小波阈值降噪方法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 小波降噪原理 | 第29-31页 |
| 3.2.2 小波基函数和小波分解层的选取 | 第31-32页 |
| 3.2.3 小波阈值函数的选取 | 第32页 |
| 3.2.4 小波阈值的选取 | 第32-33页 |
| 3.3 分层自适应函数的小波阈值去噪方法 | 第33-42页 |
| 3.3.1 分层自适应小波阈值函数 | 第33-36页 |
| 3.3.2 分层自适应小波阈值函数趋势参数的选取 | 第36页 |
| 3.3.3 小波阈值降噪的评价指标 | 第36-37页 |
| 3.3.4 基于分层自适应小波阈值降噪的轴承信号降噪仿真 | 第37-42页 |
| 3.4 局部均值分解 | 第42-47页 |
| 3.4.1 LMD原理 | 第42-43页 |
| 3.4.2 LMD的端点效应 | 第43-45页 |
| 3.4.3 基于镜像均值延拓的改进LMD方法 | 第45-46页 |
| 3.4.4 互相关系数 | 第46-47页 |
| 3.5 基于分层自适应小波与改进LMD的轴承故障信号降噪方法 | 第47-53页 |
| 3.5.1 实验流程图 | 第47-48页 |
| 3.5.2 降噪效果的仿真实验验证 | 第48-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于多尺度熵能量的轴承故障信号特征提取 | 第55-63页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 多尺度熵原理 | 第55-59页 |
| 4.2.1 粗粒化 | 第55-56页 |
| 4.2.2 多尺度熵算法 | 第56-58页 |
| 4.2.3 参数选择 | 第58-59页 |
| 4.3 基于多尺度熵能量的轴承复合故障信号特征提取方法 | 第59-62页 |
| 4.3.1 多尺度熵能量的特征提取算法原理 | 第59-61页 |
| 4.3.2 仿真实验 | 第61-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于最小二乘支持向量机的轴承故障诊断 | 第63-77页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 最小二乘支持向量机原理 | 第63-69页 |
| 5.2.1 支持向量机 | 第63-68页 |
| 5.2.2 最小二乘支持向量机 | 第68-69页 |
| 5.3 常用核函数及参数优化 | 第69-71页 |
| 5.3.1 常用核函数 | 第69-70页 |
| 5.3.2 参数优化 | 第70-71页 |
| 5.4 LSSVM多分类问题 | 第71-73页 |
| 5.5 LSSVM在轴承故障诊断中的仿真实验 | 第73-75页 |
| 5.6 本章小结 | 第75-77页 |
| 第6章 基于改进LMD和多尺度熵能量的轴承故障诊断方法验证 | 第77-95页 |
| 6.1 引言 | 第77页 |
| 6.2 机械故障综合模拟实验台及信号采集系统 | 第77-85页 |
| 6.2.1 机械故障综合模拟实验台介绍 | 第77-81页 |
| 6.2.2 故障轴承振动信号的采集 | 第81-85页 |
| 6.3 基于改进LMD和多尺度熵能量的轴承故障诊断方法流程图 | 第85-86页 |
| 6.4 基于改进LMD和多尺度熵能量的轴承故障诊断方法实验验证 | 第86-93页 |
| 6.5 本章小结 | 第93-95页 |
| 总结与展望 | 第95-97页 |
| 总结 | 第95页 |
| 展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103页 |
