| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7页 |
| ·机械故障诊断学的发展历程 | 第7-8页 |
| ·故障诊断学的国内外发展概况 | 第8-9页 |
| ·提取故障特征的现代信号处理方法 | 第9-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 基于双谱的齿轮故障特征提取 | 第12-32页 |
| ·高阶统计量理论 | 第12-18页 |
| ·高阶矩与高阶累积量 | 第12-15页 |
| ·高阶谱的定义 | 第15页 |
| ·累积量和高阶谱的性质 | 第15-18页 |
| ·双谱的估计方法及物理意义 | 第18-20页 |
| ·双谱的直接估计法 | 第18-19页 |
| ·双谱的间接估计法 | 第19页 |
| ·双谱的物理意义 | 第19-20页 |
| ·双谱切片 | 第20-22页 |
| ·齿轮故障的双谱分析 | 第22-31页 |
| ·试验装置介绍 | 第23-24页 |
| ·不同齿轮故障的双谱特征分析 | 第24-28页 |
| ·不同齿轮故障的1(1/2）维谱分析 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于倒双谱的齿轮故障特征提取 | 第32-42页 |
| ·复倒谱的定义及性质 | 第32-33页 |
| ·同态卷积系统 | 第32页 |
| ·复倒谱的定义 | 第32-33页 |
| ·复倒多谱及倒双谱的定义、性质及算法 | 第33-38页 |
| ·复倒多谱的定义及性质 | 第33-34页 |
| ·倒双谱的定义、性质及计算方法 | 第34-37页 |
| ·倒双谱的降维谱的定义、性质和算法 | 第37-38页 |
| ·倒双谱在齿轮故障诊断中的应用 | 第38-41页 |
| ·本章小节 | 第41-42页 |
| 第四章 基于双谱的BP 神经网络的齿轮故障模式识别 | 第42-50页 |
| ·BP 网络简介 | 第42-46页 |
| ·BP 网络结构 | 第42-44页 |
| ·BP 算法计算步骤 | 第44-46页 |
| ·双谱—BP 网络诊断方法研究 | 第46-49页 |
| ·双谱—BP 故障诊断方法 | 第46页 |
| ·实验研究 | 第46-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·本文的主要工作及结论 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 详细摘要 | 第56-61页 |