| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 滚动轴承故障诊断信号处理方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 故障类型识别方法 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容及意义 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 风电传动系统试验设计 | 第13-24页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 风电传动试验台设计 | 第13-17页 |
| 2.2.1 驱动电机 | 第13-14页 |
| 2.2.2 转矩转速传感器 | 第14-16页 |
| 2.2.3 联轴器 | 第16页 |
| 2.2.4 加载装置 | 第16页 |
| 2.2.5 滚动轴承 | 第16-17页 |
| 2.2.6 齿轮箱 | 第17页 |
| 2.3 试验方案 | 第17-23页 |
| 2.3.1 故障滚动轴承 | 第18页 |
| 2.3.2 振动信号采集系统 | 第18-20页 |
| 2.3.3 声发射信号采集系统 | 第20-22页 |
| 2.3.4 测点的布置 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于改进HHT和模糊熵的滚动轴承振动信号分析 | 第24-53页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 改进的HHT | 第24-37页 |
| 3.2.1 希尔伯特黄变换 | 第24-27页 |
| 3.2.2 HHT与Fourier变换的对比 | 第27-30页 |
| 3.2.3 HHT与小波变换的对比 | 第30-34页 |
| 3.2.4 EMD存在的问题 | 第34-35页 |
| 3.2.5 基于相对熵的虚假IMF分量的剔除 | 第35-37页 |
| 3.3 模糊熵 | 第37-39页 |
| 3.3.1 模糊熵定义 | 第37-38页 |
| 3.3.2 仿真信号模糊熵分析 | 第38-39页 |
| 3.4 滚动轴承振动信号分析 | 第39-52页 |
| 3.4.1 滚动轴承故障特征频率 | 第39-40页 |
| 3.4.2 采样频率及点数设置 | 第40页 |
| 3.4.3 基于改进HHT和模糊熵的滚动轴承振动信号时频域分析 | 第40-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于KPCA-PSO-SVM的轴承振动信号的特征提取和识别 | 第53-72页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 特征参数提取 | 第53-56页 |
| 4.2.1 峭度指标 | 第53页 |
| 4.2.2 功率谱重心指标 | 第53-54页 |
| 4.2.3 信息熵 | 第54页 |
| 4.2.4 基于KPCA的特征提取 | 第54-56页 |
| 4.3 基于PSO寻优的SVM | 第56-65页 |
| 4.3.1 SVM | 第56-63页 |
| 4.3.2 PSO寻优 | 第63-65页 |
| 4.3.3 PSO-SVM | 第65页 |
| 4.4 试验样本的特征提取及模式识别 | 第65-71页 |
| 4.4.1 无负载时不同转速下的训练测试结果 | 第65-70页 |
| 4.4.2 带载(5N·m)时不同转速下的训练测试结果 | 第70-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 滚动轴承声发射波形流信号分析 | 第72-79页 |
| 5.1 引言 | 第72页 |
| 5.2 滚动轴承波形流分析 | 第72-78页 |
| 5.2.1 声发射参数设置 | 第72-73页 |
| 5.2.2 波形流数据的导出 | 第73-74页 |
| 5.2.3 滚动轴承波形流时频分析 | 第74-78页 |
| 5.3 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结 | 第79-81页 |
| 6.1 本文的主要工作 | 第79页 |
| 6.2 本文研究存在的不足 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士期间的学术成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
