摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-8页 |
创新点摘要 | 第8-12页 |
前言 | 第12-17页 |
一、选题目的和意义 | 第12页 |
二、课题研究背景及发展概况 | 第12-14页 |
三、本文的主要研究工作 | 第14-17页 |
第一章 滚动轴承故障发声机理与声信号周期特性分析 | 第17-28页 |
·滚动轴承故障形式及故障声源产生机理 | 第17-18页 |
·滚动轴承常见故障类型 | 第17页 |
·滚动轴承故障声源产生机理 | 第17-18页 |
·滚动轴承故障声源的声发射波传播特性分析 | 第18-23页 |
·声发射波在滚动轴承中的衰减 | 第19-21页 |
·声波在空气中的传播 | 第21-23页 |
·声发射波在滚动轴承中传播的数学模型 | 第23-26页 |
·弹性波与声发射理论 | 第23页 |
·滚动轴承声发射波传播的数学模型 | 第23-26页 |
·滚动轴承撞击声信号的撞击频率分析 | 第26-27页 |
·本章小结 | 第27-28页 |
第二章 滚动轴承非接触声信号特性的实验研究 | 第28-36页 |
·引言 | 第28页 |
·滚动轴承非接触声学检测实验系统的建立 | 第28-30页 |
·实验装置的建立 | 第28-29页 |
·声发射检测系统参数设定 | 第29页 |
·实验内容及方案 | 第29-30页 |
·接触式与非接触式声信号特性实验对比分析 | 第30-33页 |
·幅度对比 | 第31页 |
·撞击数对比分析 | 第31-33页 |
·滚动轴承非接触声发射检测信号的参量分析 | 第33-34页 |
·滚动轴承故障信号幅度与测试间距的关系 | 第33页 |
·滚动轴承故障信号幅度与转速的关系 | 第33-34页 |
·本章小结 | 第34-36页 |
第三章 滚动轴承故障声信号的特性分析 | 第36-69页 |
·引言 | 第36页 |
·滚动轴承故障声信号的小波降噪技术及特征分析 | 第36-53页 |
·小波基选取及分解层数确定 | 第37-42页 |
·滚动轴承声发射信号噪声来源分析 | 第42-44页 |
·滚动轴承声发射信号的小波降噪及分析 | 第44-47页 |
·基于小波变换的滚动轴承声发射信号特征频谱分析 | 第47-53页 |
·基于小波包的滚动轴承声信号特征分析 | 第53-57页 |
·滚动轴承声发射信号的小波包降噪 | 第54-55页 |
·滚动轴承声发射信号的小波包特性分析 | 第55-57页 |
·基于EMD 的滚动轴承声发射信号特征频率提取 | 第57-68页 |
·经验模态分解方法(EMD) | 第58-60页 |
·基于相关分析的伪分量判别方法 | 第60-63页 |
·局部Hilbert 边际谱 | 第63-64页 |
·基于小波和EMD 的局部Hilbert 边际谱特征频率提取 | 第64-68页 |
·本章小结 | 第68-69页 |
第四章 滚动轴承故障多传感器声信号周期性重构方法研究 | 第69-86页 |
·引言 | 第69页 |
·滚动轴承故障多传感器非接触声学检测实验 | 第69-70页 |
·实验装置 | 第69页 |
·实验内容及方案 | 第69-70页 |
·基于多传感器的滚动轴承故障周期性声信号重构方法 | 第70-75页 |
·多传感器声信号重构比例因子的确定 | 第70-73页 |
·滚动轴承多传感器声信号重构模型 | 第73-75页 |
·滚动轴承故障周期性声信号重构的实例分析 | 第75-84页 |
·二个传感器采集的故障声信号的周期性重构 | 第75-79页 |
·三个传感器采集的故障声信号的周期性重构 | 第79-84页 |
·本章小结 | 第84-86页 |
第五章 滚动轴承故障非接触声学诊断方法研究 | 第86-107页 |
·引言 | 第86页 |
·基于小波包分析和BP 神经网络的单传感器滚动轴承故障诊断方法 | 第86-92页 |
·基于周期性声信号波形图特征的模糊模式识别方法 | 第92-105页 |
·图像模糊模式识别方法 | 第93-94页 |
·波形图图像模糊识别理论 | 第94-99页 |
·基于滚动轴承故障周期性声信号波形图的模糊识别理论 | 第99-103页 |
·滚动轴承故障波形图图像模式识别 | 第103-105页 |
·本章小结 | 第105-107页 |
结论 | 第107-108页 |
参考文献 | 第108-115页 |
攻读博士学位期间发表的论文及取得的科研成果 | 第115-117页 |
致谢 | 第117-118页 |
个人简历 | 第118-120页 |
详细摘要 | 第120-144页 |