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快速非平稳信号分析诊断与应用

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 非平稳信号分析研究的背景和意义第11-12页
    1.2 时频分析方法的研究现状第12-15页
        1.2.1 时频分析方法第12-14页
        1.2.2 时频分析方法的挑战第14-15页
    1.3 课题的主要研究内容及章节安排第15-17页
第二章 一维快速自适应经验模态分解理论基础第17-41页
    2.1 引言第17-18页
    2.2 传统经验模态分解方法理论基础第18-27页
        2.2.1 传统经验模态分解基本概念第18-19页
        2.2.2HHT基本原理第19-23页
        2.2.3 传统经验模态分解方法的弊端第23-27页
    2.3 一维快速自适应经验模态分解理论第27-36页
        2.3.1 极值序列的获取第28-29页
        2.3.2 滤波窗口尺寸第29-31页
        2.3.3 顺序统计滤波器第31-32页
        2.3.4 自循环第32页
        2.3.5 包络线的绘制第32-35页
        2.3.6 FAEMD的完备性和正交性第35-36页
    2.4 改进型一维快速自适应经验模态分解第36-39页
        2.4.1 滤波窗口-自适应窗口第36-37页
        2.4.2 尺度连续性第37-38页
        2.4.3 正交性第38页
        2.4.4 改进型FAEMD方法流程第38-39页
    2.5 本章小结第39-41页
第三章 快速自适应经验模态分解应用分析第41-57页
    3.1 引言第41页
    3.2 性能分析第41-46页
        3.2.1 抑制端点效应以及在长信号分段处理中的优势第41-42页
        3.2.2 抑制模态混叠效应第42-43页
        3.2.3 微弱信号的处理和少量故障信号处理第43-45页
        3.2.4 提高计算效率第45-46页
    3.3 转子故障诊断实验验证第46-54页
        3.3.1 转子故障第46页
        3.3.2 模拟实验装置介绍第46-47页
        3.3.3 实验安排第47-48页
        3.3.4 实验验证第48-54页
    3.4 风机减速箱故障诊断应用第54-56页
        3.4.1 减速箱故障简介第54-55页
        3.4.2 海上风力发电机组减速箱-工程信号分析应用第55-56页
    3.5 本章小结第56-57页
第四章 基于冲击脉冲法快速滚动轴承故障诊断研究第57-69页
    4.1 引言第57页
    4.2 冲击脉冲法理论研究第57-58页
    4.3 基于EFAEMD -SPM方法的滚动轴承故障诊断第58-68页
        4.3.1 滚动轴承故障形式和原因第58-59页
        4.3.2 滚动轴承的固有频率及损伤故障特征频率计算第59-60页
        4.3.3 滚动轴承故障诊断常用方法第60页
        4.3.4 基于快速经验模态分解解调的滚动轴承故障诊断方法第60-61页
        4.3.5 滚动轴承损伤实验第61-68页
    4.4 小结第68-69页
第五章 旋转机械在线状态监测及故障诊断系统研究第69-90页
    5.1 引言第69页
    5.2 在线状态监测系统及故障诊断系统的设计第69-76页
        5.2.1 系统分析第69-71页
        5.2.2 硬件设计第71-73页
        5.2.3 软件设计第73-76页
    5.3 冷轧机组在线监测与故障诊断系统第76-83页
        5.3.1 硬件系统总体设计方案第76-77页
        5.3.2 振动测点布置和传感器类型的选取第77-79页
        5.3.3 关键技术第79页
        5.3.4 软件系统设计方案第79-81页
        5.3.5 界面设计第81-82页
        5.3.6 案例分析第82-83页
    5.4 船舶轴系振动监测系统第83-89页
        5.4.1 振动测点布置和传感器类型选择第84-85页
        5.4.2 硬件工装系统设计方案第85-87页
        5.4.3 软件系统设计方案第87-88页
        5.4.4 界面设计第88-89页
    5.5 小结第89-90页
第六章 结论与展望第90-93页
    6.1 研究结论第90-91页
    6.2 研究展望第91-93页
参考文献第93-99页
攻读硕士期间发表论文、专利及获奖第99-101页
致谢第101-103页

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