| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 轴承故障诊断国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于时频分析技术的轴承故障诊断研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 稀疏理论的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 滚动轴承故障信号特征 | 第14-18页 |
| 1.3.1 滚动轴承结构 | 第14-15页 |
| 1.3.2 轴承故障特征频率计算的损伤类故障模型 | 第15-16页 |
| 1.3.3 周期振荡衰减冲击信号的数学模型 | 第16-17页 |
| 1.3.4 轴承故障特征频率计算公式 | 第17-18页 |
| 1.4 峰值信噪比 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 基于EMD的轴承故障诊断 | 第20-29页 |
| 2.1 EMD概述及发展历史 | 第20-26页 |
| 2.1.1 EMD原理介绍 | 第21-23页 |
| 2.1.2 轴承故障信号峭度计算 | 第23页 |
| 2.1.3 模拟信号EMD分解效果 | 第23-26页 |
| 2.2 实验平台数据信号EMD分解 | 第26-28页 |
| 2.2.1 基于EMD数据处理结果 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 最小熵解卷积 | 第29-35页 |
| 3.1 最小熵解卷积MED | 第29-31页 |
| 3.2 影响MED提取脉冲能力的因素 | 第31-32页 |
| 3.3 MED滤波后故障检测效果 | 第32-35页 |
| 第四章 基于稀疏表示的轴承故障诊断 | 第35-48页 |
| 4.1 基于稀疏表示的轴承故障诊断概述及发展应用 | 第35页 |
| 4.2 稀疏分解方法 | 第35-38页 |
| 4.2.1 匹配追踪 | 第36-37页 |
| 4.2.2 正交匹配追踪 | 第37-38页 |
| 4.3 冗余字典 | 第38-41页 |
| 4.3.1 固定字典基函数 | 第38-40页 |
| 4.3.2 自适应字典的训练 | 第40-41页 |
| 4.4 模拟信号稀疏表示 | 第41-45页 |
| 4.4.1 过完备字典稀疏表示 | 第41-42页 |
| 4.4.2 MED滤波自适应字典训练 | 第42-45页 |
| 4.5 MED实验平台数据验证 | 第45-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于稀疏表示与EMD的轴承故障诊断 | 第48-64页 |
| 5.1 可行性描述 | 第48页 |
| 5.2 稀疏表示与EMD方法模拟信号验证 | 第48-50页 |
| 5.3 实验数据分析 | 第50-60页 |
| 5.3.1 外圈故障特征提取 | 第51-57页 |
| 5.3.2 内圈故障特征提取 | 第57-60页 |
| 5.4 动车轴承实验平台 | 第60-63页 |
| 5.5 本章小节 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士期间发表论文及成果 | 第72页 |