汽车变速器轴承故障诊断研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·技术现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·发展趋势 | 第11-13页 |
| ·本文的主要内容和研究目的 | 第13-14页 |
| 第二章 滚动轴承故障类型及原因 | 第14-25页 |
| ·滚动轴承故障诊断的主要环节 | 第14-15页 |
| ·滚动轴承故障的种类与原因分析 | 第15-18页 |
| ·滚动轴承故障的种类 | 第15-16页 |
| ·滚动轴承故障诊断主要方法 | 第16-18页 |
| ·滚动轴承故障模型分析 | 第18-23页 |
| ·滚动轴承外圈故障模型分析 | 第18-19页 |
| ·滚动轴承内圈故障模型分析 | 第19-21页 |
| ·滚动轴承滚动体故障模型分析 | 第21-23页 |
| ·滚动轴承故障特征频率 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 故障实验装置设计 | 第25-29页 |
| ·系统功能及信号采集 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 滚动轴承的振动信号分析 | 第29-58页 |
| ·振动信号的时域特征 | 第29-32页 |
| ·振幅值诊断法 | 第29-30页 |
| ·概率密度诊断法 | 第30-31页 |
| ·峭度系数诊断法 | 第31-32页 |
| ·时间平均法 | 第32-33页 |
| ·傅立叶变换 | 第33-34页 |
| ·信号包络 | 第34-38页 |
| ·希尔伯特变换 | 第34-36页 |
| ·小波包络 | 第36-38页 |
| ·功率谱分析 | 第38-46页 |
| ·AR 模型 | 第40页 |
| ·BURG 算法 | 第40-44页 |
| ·AR 模型的阶次选择 | 第44-46页 |
| ·小波变换 | 第46-51页 |
| ·连续小波变换 | 第46-48页 |
| ·离散小波变换（DWT） | 第48页 |
| ·利用小波分析故障信号 | 第48-51页 |
| ·共振解调 | 第51-52页 |
| ·相关小波解调 | 第52-54页 |
| ·自适应AR 谱法 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 滚动轴承故障分类方法 | 第58-71页 |
| ·诊断神经网络 | 第58-64页 |
| ·神经网络结构和概念 | 第58-59页 |
| ·基于时域和频域的BP 神经网络诊断 | 第59-64页 |
| ·专家系统 | 第64-70页 |
| ·专家系统结构和概念 | 第64-66页 |
| ·滚动轴承诊断专家系统 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |
