| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 旋转机械故障诊断的意义和内容 | 第11-13页 |
| 1.1.1 旋转机械故障诊断的意义 | 第11-12页 |
| 1.1.2 旋转机械故障诊断的内容 | 第12-13页 |
| 1.2 旋转机械故障诊断的现状和发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.2.1 旋转机械故障诊断的现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 旋转机械故障诊断的发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 旋转机械故障诊断的方法 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 小波分析理论 | 第19-36页 |
| 2.1 傅里叶分析方法 | 第19-21页 |
| 2.1.1 频域分析方法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 时频局部化分析方法 | 第20-21页 |
| 2.2 小波变换的历史和现状 | 第21页 |
| 2.3 连续小波变换 | 第21-22页 |
| 2.4 离散小波变换 | 第22-23页 |
| 2.5 多分辨分析 | 第23-27页 |
| 2.5.1 函数多尺度逼近 | 第23-24页 |
| 2.5.2 多分辨分析定义 | 第24页 |
| 2.5.3 多分辨分析性质 | 第24-27页 |
| 2.6 MALLAT 算法 | 第27-34页 |
| 2.6.1 尺度空间的有限分解及数据表征 | 第27-28页 |
| 2.6.2 分解算法 | 第28-31页 |
| 2.6.3 回复算法 | 第31-33页 |
| 2.6.4 初始数据的选用 | 第33-34页 |
| 2.7 小波包理论 | 第34-36页 |
| 第三章 转子振动实验 | 第36-47页 |
| 3.1 转子振动特性 | 第36-37页 |
| 3.2 转子故障形式 | 第37-38页 |
| 3.3 实验装置简介 | 第38-40页 |
| 3.4 实验参数设置 | 第40-42页 |
| 3.5 实验准备工作 | 第42-44页 |
| 3.5.1 传感器标定 | 第42-43页 |
| 3.5.2 单面动平衡 | 第43-44页 |
| 3.6 振动测试结果 | 第44-47页 |
| 第四章 小波变换在转子故障诊断中的应用 | 第47-90页 |
| 4.1 小波基选择的原则和方法 | 第47-55页 |
| 4.1.1 小波基的性质 | 第47-48页 |
| 4.1.2 Daubechies 正交小波 | 第48-49页 |
| 4.1.3 小波基的选择 | 第49-53页 |
| 4.1.4 实例 | 第53-55页 |
| 4.2 小波分析用于信号消噪 | 第55-65页 |
| 4.2.1 小波消噪的原理 | 第55页 |
| 4.2.2 小波消噪的步骤和方法 | 第55-58页 |
| 4.2.3 消噪阈值的选取 | 第58-63页 |
| 4.2.4 实例 | 第63-65页 |
| 4.3 小波变换奇异性检测 | 第65-71页 |
| 4.3.1 信号的奇异性表征 | 第65-66页 |
| 4.3.2 信号突变程度的Lipschitz 指数计算 | 第66-68页 |
| 4.3.3 信号突变点位置的检测 | 第68-71页 |
| 4.4 小波包与神经网络相结合的分析方法 | 第71-84页 |
| 4.4.1 基于小波包分解的信号特征提取 | 第72-79页 |
| 4.4.2 BP 神经网络 | 第79-82页 |
| 4.4.3 小波包BP 网络故障诊断 | 第82-84页 |
| 4.5 转子故障诊断软件的开发 | 第84-90页 |
| 4.5.1 VB 与Matlab 混合编程的特点 | 第84-85页 |
| 4.5.2 混合编程的原理及方法 | 第85页 |
| 4.5.3 转子故障诊断软件的功能界面 | 第85-87页 |
| 4.5.4 软件编程的具体实现 | 第87-90页 |
| 第五章 结论与展望 | 第90-93页 |
| 5.1 结论 | 第90-91页 |
| 5.2 展望 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第98页 |