| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第14页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-28页 |
| 1.2.1 自适应时频分析方法研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.2 齿轮早期故障诊断研究现状 | 第20-24页 |
| 1.2.3 非平稳转速齿轮故障诊断技术研究现状 | 第24-25页 |
| 1.2.4 故障状态识别技术研究现状 | 第25-27页 |
| 1.2.5 低速斜齿轮故障诊断中存在的问题 | 第27-28页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第28-30页 |
| 第2章 试验设计与故障振动信号提取 | 第30-42页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 斜齿轮故障诊断试验测试系统 | 第30-35页 |
| 2.2.1 平稳转速测试系统设计 | 第30-31页 |
| 2.2.2 非平稳转速测试系统设计 | 第31-35页 |
| 2.3 斜齿轮故障诊断试验方案设计 | 第35-37页 |
| 2.3.1 加速度传感器测点布置 | 第35页 |
| 2.3.2 斜齿轮预置故障类型 | 第35-37页 |
| 2.4 低速斜齿轮故障振动信号获取及特征分析 | 第37-40页 |
| 2.4.1 故障振动信号获取 | 第37页 |
| 2.4.2 低速斜齿轮故障振动信号特征分析 | 第37-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 基于局部时间尺度分解的自适应时频分析方法研究 | 第42-68页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 局部时间尺度分解方法 | 第42-47页 |
| 3.2.1 基线信号的构造方法 | 第42-44页 |
| 3.2.2 局部时间尺度分解方法的分解过程 | 第44-47页 |
| 3.3 局部时间尺度分解方法的改进 | 第47-57页 |
| 3.3.1 基于极值点波形匹配延拓的端点效应抑制方法 | 第47-51页 |
| 3.3.2 基于三次样条插值的基线信号平滑处理方法 | 第51-52页 |
| 3.3.3 单一模式分量的瞬时幅值和瞬时频率求解方法 | 第52-57页 |
| 3.4 局部时间尺度分解方法的分解能力及其对噪声鲁棒性分析 | 第57-66页 |
| 3.4.1 局部时间尺度分解方法的分解能力分析 | 第57-61页 |
| 3.4.2 局部时间尺度分解方法对噪声的鲁棒性分析 | 第61-66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第4章 稳态运行低速斜齿轮早期故障特征提取方法研究 | 第68-85页 |
| 4.1 引言 | 第68页 |
| 4.2 基于噪声辅助分析的局部时间尺度分解方法 | 第68-70页 |
| 4.3 基于噪声辅助分析的局部时间尺度分解降噪方法 | 第70-77页 |
| 4.3.1 斜齿轮故障振动信号噪声分析 | 第70-72页 |
| 4.3.2 基于噪声辅助分析的局部时间尺度分解降噪过程 | 第72-74页 |
| 4.3.3 仿真信号验证 | 第74-76页 |
| 4.3.4 斜齿轮故障诊断试验验证 | 第76-77页 |
| 4.4 基于振动信号局部能量放大的早期故障特征提取方法 | 第77-84页 |
| 4.4.1 振动信号局部能量放大方法 | 第77-81页 |
| 4.4.2 振动信号局部能量放大方法在斜齿轮早期故障诊断中的应用 | 第81-84页 |
| 4.5 本章小结 | 第84-85页 |
| 第5章 低速非平稳运转斜齿轮故障特征提取方法研究 | 第85-103页 |
| 5.1 引言 | 第85页 |
| 5.2 基于角度域同步平均降噪和阶次分析的故障特征提取方法 | 第85-94页 |
| 5.2.1 时域同步平均原理概述 | 第85-87页 |
| 5.2.2 角度域同步平均降噪方法 | 第87页 |
| 5.2.3 阶次分析及等角度采样定理 | 第87-90页 |
| 5.2.4 非平稳转速斜齿轮故障诊断试验验证 | 第90-94页 |
| 5.3 基于局部时间尺度分解和阶次解调的故障特征提取方法 | 第94-100页 |
| 5.3.1 局部时间尺度分解和阶次解调方法概述 | 第94-95页 |
| 5.3.2 非平稳转速斜齿轮故障诊断试验验证 | 第95-100页 |
| 5.4 基于角度域振动信号有效值分布的故障轮齿定位诊断 | 第100-102页 |
| 5.4.1 角度域振动信号有效值分布的计算方法 | 第100页 |
| 5.4.2 故障轮齿定位诊断试验验证 | 第100-102页 |
| 5.5 本章小结 | 第102-103页 |
| 第6章 基于过程支持向量机的低速斜齿轮全寿命故障模式识别 | 第103-121页 |
| 6.1 引言 | 第103页 |
| 6.2 支持向量机分类原理 | 第103-107页 |
| 6.2.1 结构风险最小化准则 | 第103-104页 |
| 6.2.2 支持向量机分类机 | 第104-107页 |
| 6.3 基于过程支持向量机的多分类模型建立 | 第107-113页 |
| 6.3.1 基于正交基函数展开的过程输入量的时变转换 | 第108-109页 |
| 6.3.2 过程支持向量机分类模型的建立 | 第109-111页 |
| 6.3.3 基于过程支持向量机的多分类模型 | 第111-113页 |
| 6.4 面向全寿命过程的斜齿轮故障模式识别 | 第113-120页 |
| 6.4.1 平稳转速条件下斜齿轮全寿命过程故障模式识别 | 第113-118页 |
| 6.4.2 非平稳转速条件下斜齿轮全寿命过程故障模式识别 | 第118-120页 |
| 6.5 本章小结 | 第120-121页 |
| 结论 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-134页 |
| 攻读学位期间发表的论文及其它成果 | 第134-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 个人简历 | 第137页 |
