| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 时频分析方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 故障诊断研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究目的及内容 | 第12-13页 |
| 第2章 自适应时频分析方法 | 第13-33页 |
| 2.1 经验模式分解和局部均值分解方法 | 第13-18页 |
| 2.1.1 经验模式分解方法 | 第13-15页 |
| 2.1.2 局部均值分解方法 | 第15-18页 |
| 2.2 经验模式分解和局部均值分解中存在的问题 | 第18-23页 |
| 2.2.1 端点效应和模态混叠 | 第18-23页 |
| 2.2.2 局部均值分解中滑动步长问题 | 第23页 |
| 2.3 局部均值分解方法的端点效应处理 | 第23-32页 |
| 2.3.1 基于序列差分特性改进方法的端点效应 | 第24-28页 |
| 2.3.2 实测信号验证 | 第28-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 局部均值分解在轴承故障诊断中的应用 | 第33-57页 |
| 3.1 基于局部均值分解和增强包络谱的轴承信号分析 | 第33-39页 |
| 3.1.1 PF分量筛选准则和增强包络谱 | 第33-34页 |
| 3.1.2 轴承故障信号增强包络谱分析 | 第34-39页 |
| 3.2 基于LMD分量能量信号和1.5维谱的轴承信号分析 | 第39-46页 |
| 3.2.1 LMD能量信号和1.5维谱原理 | 第40-41页 |
| 3.2.2 轴承故障能量信号的1.5维谱分析 | 第41-46页 |
| 3.3 基于局部均值分解和支持向量机的轴承故障诊断 | 第46-56页 |
| 3.3.1 支持向量机分类原理 | 第46-49页 |
| 3.3.2 基于1.5维谱的特征值提取 | 第49-50页 |
| 3.3.3 试验信号及其诊断步骤 | 第50-51页 |
| 3.3.4 轴承故障程度诊断 | 第51-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 局部均值分解在转子碰摩故障诊断中的应用 | 第57-66页 |
| 4.1 局部均值分解在转子碰摩故障时频分析中的应用 | 第57-63页 |
| 4.1.1 碰摩仿真信号分析 | 第57-59页 |
| 4.1.2 实测信号分析 | 第59-63页 |
| 4.2 基于局部均值分解和支持向量机的转子碰摩位置识别 | 第63-65页 |
| 4.2.1 转子碰摩故障特征提取 | 第63-64页 |
| 4.2.2 转子碰摩轴向位置识别 | 第64-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66-67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
