| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-29页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 变工况滚动轴承故障诊断研究现状 | 第15-19页 |
| 1.4 变转速、齿轮噪下常用的信号处理方法 | 第19-25页 |
| 1.4.1 小波分析技术 | 第20-21页 |
| 1.4.2 时域同步平均技术 | 第21-22页 |
| 1.4.3 共振解调技术 | 第22-23页 |
| 1.4.4 阶比追踪技术 | 第23-25页 |
| 1.5 本文的主要内容及各章节安排 | 第25-29页 |
| 2 带通滤波与谱峭度分析滤波性能的比较 | 第29-37页 |
| 2.1 带通滤波及谱峭度的原理介绍 | 第29-31页 |
| 2.1.1 带通滤波介绍 | 第29-30页 |
| 2.1.2 谱峭度介绍 | 第30-31页 |
| 2.2 带通滤波优于谱峭度的滤波性能 | 第31-36页 |
| 2.2.1 仿真验证 | 第31-33页 |
| 2.2.2 实验验证 | 第33-36页 |
| 2.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 振动信号自适应分解算法的选优 | 第37-61页 |
| 3.1 仿真模型下EEMD与EMD分解算法的比较 | 第37-47页 |
| 3.1.1 EMD分解算法及模态混叠的介绍 | 第37-40页 |
| 3.1.2 EEMD分解算法的原理介绍 | 第40-41页 |
| 3.1.3 间断信号处理上EEMD与EMD的比较 | 第41-44页 |
| 3.1.4 脉冲信号处理上EEMD与EMD的比较 | 第44-47页 |
| 3.2 仿真模型下LMD与EMD分解算法的比较 | 第47-55页 |
| 3.2.1 LMD分解算法的原理介绍 | 第47-49页 |
| 3.2.2 端点效应问题上LMD与EMD的比较 | 第49-55页 |
| 3.3 实验验证EMD、EEMD及LMD的分解结果 | 第55-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 4 不同速度状态下轴承故障特征的提取 | 第61-75页 |
| 4.1 基于包络解调的轴承恒转速下故障特征的提取 | 第61-64页 |
| 4.1.1 仿真验证 | 第61-63页 |
| 4.1.2 实验验证 | 第63-64页 |
| 4.2 基于阶比追踪的轴承变转速下故障特征的提取 | 第64-74页 |
| 4.2.1 仿真验证 | 第65-69页 |
| 4.2.2 实验验证 | 第69-74页 |
| 4.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 5 基于LMD及带通滤波的齿轮噪变速轴承故障特征提取 | 第75-87页 |
| 5.1 仿真验证 | 第75-78页 |
| 5.2 实验验证 | 第78-85页 |
| 5.3 本章小结 | 第85-87页 |
| 6 总结与展望 | 第87-91页 |
| 6.1 总结 | 第87-88页 |
| 6.2 展望 | 第88-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第95-99页 |
| 学位论文数据集 | 第99页 |