| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 插图索引 | 第12-18页 |
| 附表索引 | 第18-19页 |
| 第1章 绪论 | 第19-36页 |
| ·旋转机械故障诊断技术的研究意义和现状 | 第19-24页 |
| ·旋转机械故障诊断技术的研究意义 | 第19页 |
| ·旋转机械故障诊断技术的研究现状 | 第19-24页 |
| ·基于时频分析的旋转机械故障诊断方法综述 | 第24-29页 |
| ·窗口傅里叶变换 | 第24页 |
| ·Wigner分布 | 第24-25页 |
| ·小波分析方法 | 第25-28页 |
| ·自适应时频分布 | 第28-29页 |
| ·课题来源及本文的主要研究工作 | 第29-36页 |
| ·问题提出与课题来源 | 第29-32页 |
| ·论文的主要研究内容和章节安排 | 第32-36页 |
| 第2章 Hilbert-Huang变换 | 第36-57页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·EMD方法 | 第36-45页 |
| ·特征尺度参数 | 第36-37页 |
| ·内禀模态函数 | 第37-39页 |
| ·EMD方法—“筛分”过程 | 第39-41页 |
| ·EMD方法的特点 | 第41-45页 |
| ·Hilbert谱与Hilbert边际谱 | 第45-47页 |
| ·Hilbert-Huang变换与小波分析方法的比较 | 第47-51页 |
| ·EMD方法与小波分解方法的比较 | 第47-49页 |
| ·Hilbert谱与小波谱的比较 | 第49-51页 |
| ·基于EMD的信号瞬时特征的小波分析方法 | 第51-56页 |
| ·基于EMD的信号瞬时特征的小波分析方法原理 | 第52-53页 |
| ·仿真信号分析结果 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 Hilbert-Huang变换的内禀模态函数判据及端点效应问题处理方法 | 第57-82页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·内禀模态函数判据的研究 | 第57-62页 |
| ·概述 | 第57-58页 |
| ·能量差跟踪法 | 第58-59页 |
| ·仿真与实验信号分析 | 第59-62页 |
| ·Hilbert-Huang变换中端点效应问题的处理 | 第62-81页 |
| ·概述 | 第62-63页 |
| ·基于支持向量回归机的端点效应问题处理方法 | 第63-76页 |
| ·基于时变参数ARMA模型的端点效应问题处理方法 | 第76-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第4章 基于Hilbert-Huang变换的旋转机械故障特征提取方法 | 第82-106页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·基于Hilbert-Huang变换的时频熵 | 第82-87页 |
| ·基于Hilbert-Huang变换的时频熵定义 | 第82-85页 |
| ·在齿轮故障特征提取中的应用 | 第85-87页 |
| ·基于EMD的频率族分离法 | 第87-96页 |
| ·基于EMD的频率族分离法原理 | 第87-88页 |
| ·在齿轮故障特征提取中的应用 | 第88-96页 |
| ·局部Hilbert边际谱在滚动轴承故障特征提取中的应用 | 第96-100页 |
| ·基于局部Hilbert边际谱的滚动轴承故障特征提取方法 | 第96-98页 |
| ·实验信号分析 | 第98-100页 |
| ·基于EMD的转子局部碰摩故障特征提取方法 | 第100-105页 |
| ·基于EMD的转子局部碰摩故障特征提取方法原理 | 第100页 |
| ·实验信号分析 | 第100-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第5章 基于EMD的能量算子解调方法 | 第106-126页 |
| ·引言 | 第106-107页 |
| ·Hilbert变换解调方法及其局限性 | 第107-110页 |
| ·Hilbert变换解调方法 | 第107页 |
| ·Hilbert变换解调方法的局限性 | 第107-110页 |
| ·能量算子解调方法 | 第110-113页 |
| ·能量算子分离算法(EOSA) | 第110-112页 |
| ·平滑的能量算子分离算法(SEOSA) | 第112-113页 |
| ·基于EMD的能量算子解调方法 | 第113-118页 |
| ·基于EMD的能量算子解调方法在旋转机械故障诊断中的应用 | 第118-125页 |
| ·基于EMD的能量算子解调方法在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第119-122页 |
| ·基于EMD的能量算子解调方法在齿轮故障诊断中的应用 | 第122-125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 第6章 基于EMD的AR模型在旋转机械故障诊断中的应用 | 第126-141页 |
| ·引言 | 第126-127页 |
| ·基于EMD的AR模型 | 第127-132页 |
| ·基于EMD的AR模型在齿轮故障诊断中的应用 | 第132-136页 |
| ·基于EMD和AR模型的齿轮故障诊断方法 | 第132-135页 |
| ·实验信号分析 | 第135-136页 |
| ·基于EMD的AR模型在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第136-139页 |
| ·基于EMD和AR模型的滚动轴承故障诊断方法 | 第136-138页 |
| ·实验信号分析 | 第138-139页 |
| ·本章小结 | 第139-141页 |
| 第7章 基于EMD和关联维数的旋转机械故障诊断方法 | 第141-158页 |
| ·引言 | 第141-142页 |
| ·关联维数及其计算 | 第142-145页 |
| ·分形测度 | 第142页 |
| ·关联维数的计算 | 第142-144页 |
| ·关联维数的影响因素 | 第144-145页 |
| ·基于EMD和关联维数的转子系统故障诊断方法 | 第145-150页 |
| ·关联维数和基于EMD的AR模型在旋转机械故障诊断中的应用 | 第150-156页 |
| ·关联维数和基于EMD的AR模型在转子系统故障诊断中的应用 | 第150-153页 |
| ·关联维数和基于EMD的AR模型在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第153-156页 |
| ·本章小结 | 第156-158页 |
| 第8章 结论与展望 | 第158-162页 |
| ·研究结论 | 第158-160页 |
| ·研究展望 | 第160-162页 |
| 参考文献 | 第162-186页 |
| 致谢 | 第186-187页 |
| 附录A(攻读博士学位期间发表的学术论文目录) | 第187-188页 |
