| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| 1．1 引言 | 第7-11页 |
| 1．1．1 齿轮箱故障诊断的意义和方法 | 第7页 |
| 1．1．2 齿轮箱故障诊断技术的现状与发展方向 | 第7-11页 |
| 1．2 课题背景 | 第11-15页 |
| 1．2．1 时频分析和小波分析 | 第12-14页 |
| 1．2．2 小波分析在齿轮箱设备故障诊断中的应用现状 | 第14页 |
| 1．2．3 存在问题及对策 | 第14-15页 |
| 1．3 本论文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 齿轮箱故障诊断 | 第17-30页 |
| 2．1 概述 | 第17页 |
| 2．2 齿轮箱故障特点及常用的诊断方法 | 第17-24页 |
| 2．2．1 常见的齿轮故障形式 | 第17-18页 |
| 2．2．2 齿轮的振动特征 | 第18-19页 |
| 2．2．3 常用的齿轮故障诊断方法及其缺陷 | 第19-24页 |
| 2．3 故障诊断过程模型 | 第24-26页 |
| 2．4 诊断过程对小波分析的内在需求 | 第26-28页 |
| 2．4．1 征兆获取过程需要信号的时频分析 | 第27-28页 |
| 2．4．2 诊断过程需要多分辨率分解 | 第28页 |
| 2．4．3 微弱信号提取 | 第28页 |
| 2．5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 小波分析基本原理 | 第30-52页 |
| 3．1 引言 | 第30-31页 |
| 3．2 小波变换及其工程解释 | 第31-42页 |
| 3．2．1 连续小波变换 | 第31-35页 |
| 3．2．2 离散小波变换 | 第35-38页 |
| 3．2．3 小波变换的直观理解及其工程解释 | 第38-42页 |
| 3．3 小波包变换及其工程解释 | 第42-47页 |
| 3．4 小波分析和常见分析方法比较 | 第47-49页 |
| 3．4．1 同傅里叶变换比较 | 第47-48页 |
| 3．4．2 同短时傅里叶变换比较 | 第48页 |
| 3．4．3 同短时最大熵谱分析比较 | 第48-49页 |
| 3．5 适合故障信号分析的小波函数选择 | 第49-51页 |
| 3．6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 小波分析在故障信号特征提取中的应用 | 第52-78页 |
| 4．1 提取频率时变信号中的特征 | 第52页 |
| 4．2 提取信号奇异部分特征 | 第52-61页 |
| 4．2．1 监测原理 | 第53-54页 |
| 4．2．2 信号分析 | 第54-61页 |
| 4．3 信号滤波 | 第61-71页 |
| 4．3．1 工程上常用的去除白噪声方法 | 第61-62页 |
| 4．3．2 小波分析用于信号消噪处理 | 第62-71页 |
| 4．4 识别在含噪信号中有用信号的发展趋势（趋势分析） | 第71-73页 |
| 4．5 提取故障信号分频带信息 | 第73-78页 |
| 4．6 本章小结 | 第78页 |
| 结论 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士期间的研究成果及发表的学术论文 | 第86页 |