| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-26页 |
| 1.1 课题来源和意义 | 第17-19页 |
| 1.2 研究背景与现状 | 第19-24页 |
| 1.3 论文研究内容和章节安排 | 第24-26页 |
| 2 自适应噪声完备总体经验模态分解方法的研究 | 第26-42页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 经验模态分解 | 第27-34页 |
| 2.3 总体经验模态分解 | 第34-36页 |
| 2.4 自适应噪声完备总体经验模态分解 | 第36-38页 |
| 2.5 CEEMDAN与EMD、EEMD对比分析 | 第38-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 3 基于CEEMDAN和优化SVM的行星齿轮早期故障诊断方法研究 | 第42-59页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 优化的支持向量机 | 第43-47页 |
| 3.3 行星齿轮故障综合模拟实验台及早期故障实验 | 第47-49页 |
| 3.4 基于CEEMDAN排列熵和优化SVM的行星齿轮早期故障诊断方法 | 第49-54页 |
| 3.5 基于CEEMDAN盒维数和优化SVM的行星齿轮早期故障诊断方法 | 第54-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 4 基于ICEEMDAN和LLTSA算法的行星齿轮退化状态识别方法研究 | 第59-78页 |
| 4.1 引言 | 第59-60页 |
| 4.2 原始高维特征集合的构建 | 第60-63页 |
| 4.3 维数约简方法的介绍 | 第63-69页 |
| 4.4 基于ICEEMDAN和LLTSA算法的行星齿轮退化状态识别方法 | 第69-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 5 行星齿轮故障诊断与退化状态识别软件系统开发 | 第78-87页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 系统开发平台简介 | 第78-79页 |
| 5.3 系统总体方案设计 | 第79-80页 |
| 5.4 软件各模块的编程实现 | 第80-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 6 总结与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 总结 | 第87-88页 |
| 6.2 展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-97页 |
| 作者简历 | 第97-100页 |
| 学位论文数据集 | 第100页 |
