| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·选题背景 | 第12-13页 |
| ·滚动轴承故障诊断技术研究现状 | 第13-15页 |
| ·循环统计量理论的发展概况 | 第15-17页 |
| ·循环平稳理论在机械设备故障诊断中的应用现状 | 第17-20页 |
| ·论文的主要工作和安排 | 第20-22页 |
| 第二章 低阶循环平稳信号处理理论研究 | 第22-70页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·循环平稳信号处理初步 | 第22-24页 |
| ·一阶循环统计量理论 | 第24-29页 |
| ·二阶循环统计量理论 | 第29-68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 第三章 高阶循环平稳信号处理理论研究 | 第70-80页 |
| ·引言 | 第70页 |
| ·高阶统计量基础 | 第70-74页 |
| ·高阶循环统计量 | 第74-77页 |
| ·三阶循环统计量的研究 | 第77-79页 |
| ·结论 | 第79-80页 |
| 第四章 基于小波预处理的弱循环平稳信号循环平稳特征强化 | 第80-92页 |
| ·引言 | 第80页 |
| ·连续小波变换 | 第80-84页 |
| ·小波变换的最大似然估计阈值消噪原理 | 第84-86页 |
| ·Morlet小波特征强化 | 第86-89页 |
| ·弱冲击调制类弱循环平稳信号的Morlet小波特征强化 | 第89-90页 |
| ·结论 | 第90-92页 |
| 第五章 滚动轴承故障特征及其循环平稳振动模型 | 第92-106页 |
| ·引言 | 第92页 |
| ·滚动轴承振动特征 | 第92-104页 |
| ·改进的故障滚动轴承循环平稳振动模型 | 第104-105页 |
| ·小结 | 第105-106页 |
| 第六章 实验研究 | 第106-138页 |
| ·引言 | 第106页 |
| ·实验对象 | 第106-107页 |
| ·实验仪器 | 第107-108页 |
| ·实验方案 | 第108-109页 |
| ·实验步骤 | 第109-110页 |
| ·实验数据分析 | 第110-132页 |
| ·基于神经网络与循环统计量分析的滚动轴承智能诊断 | 第132-136页 |
| ·结论 | 第136-138页 |
| 第七章 结论与展望 | 第138-142页 |
| ·全文工作总结 | 第138-140页 |
| ·主要创新点 | 第140-141页 |
| ·研究展望 | 第141-142页 |
| 参考文献 | 第142-150页 |
| 附录A | 第150-152页 |
| A.1 攻读博士学位期间所获得的荣誉与奖励 | 第150页 |
| A.2 攻读博士学位期间所参与的基金项目 | 第150页 |
| A.3 攻读博士学位期间所发表与录用的论文 | 第150-152页 |
| 致谢 | 第152-155页 |
| 衷心感谢 | 第155页 |