| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·故障诊断的研究方法 | 第10-13页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第11-12页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第12页 |
| ·基于知识的方法 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·本文的章节组成 | 第14-15页 |
| 第二章 机械设备故障诊断的理论与技术 | 第15-25页 |
| ·机械设备故障诊断及其检测的主要方法与技术 | 第15-16页 |
| ·振动诊断技术 | 第15页 |
| ·无损检测技术 | 第15-16页 |
| ·铁谱分析技术 | 第16页 |
| ·温度诊断技术 | 第16页 |
| ·机械设备振动信号的检测和分析方法 | 第16-21页 |
| ·振动信号的检测 | 第16-17页 |
| ·机械振动信号的分析处理方法 | 第17-21页 |
| ·齿轮故障诊断技术 | 第21-25页 |
| 第三章 谱熵理论及其特征提取与诊断 | 第25-47页 |
| ·谱熵的定义 | 第25-27页 |
| ·概率熵 | 第25-26页 |
| ·频域谱熵 | 第26-27页 |
| ·谱熵检测的基本原理 | 第27-29页 |
| ·DCT变换 | 第27-28页 |
| ·谱熵方法的计算及处理 | 第28-29页 |
| ·齿轮系统故障诊断试验 | 第29-31页 |
| ·齿轮故障模型的建立 | 第29-30页 |
| ·齿轮故障系统试验测试装置建立 | 第30-31页 |
| ·齿轮系统试验方法 | 第31页 |
| ·齿轮系统谱熵的处理及结果分析 | 第31-38页 |
| ·计算结果 | 第35-37页 |
| ·同一转速下不同故障类型的谱熵的计算结果显示及分析 | 第37-38页 |
| ·齿轮故障类型的分类预测 | 第38-45页 |
| ·分类的基本理论 | 第38-41页 |
| ·试验分类结果及分析 | 第41-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第四章 数据挖掘在齿轮故障诊断中的应用 | 第47-63页 |
| ·数据挖掘 | 第47-50页 |
| ·数据挖掘的定义和功能 | 第47页 |
| ·数据挖掘过程 | 第47-48页 |
| ·数据挖掘技术常用的技术和方法 | 第48-50页 |
| ·聚类分析 | 第50-53页 |
| ·聚类分析过程 | 第51-52页 |
| ·层次聚类 | 第52-53页 |
| ·非层次聚类 | 第53页 |
| ·试验齿轮信号的聚类分析 | 第53-60页 |
| ·K-mean方法 | 第54-55页 |
| ·基于密度和网格划分的方法 | 第55-60页 |
| ·齿轮工作状态趋势分析 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第五章 虚拟仪器在齿轮故障诊断中的应用研究 | 第63-73页 |
| ·虚拟仪器的构成、特点及开发平台 | 第63-65页 |
| ·虚拟仪器的构成 | 第63-64页 |
| ·虚拟仪器的特点 | 第64页 |
| ·虚拟仪器开发平台 | 第64-65页 |
| ·基于谱熵的虚拟仪器开发 | 第65-69页 |
| ·虚拟仪器结构的构建 | 第65页 |
| ·VC++与MATLAB混合编程 | 第65-66页 |
| ·基于谱熵的虚拟仪器的功能 | 第66-69页 |
| ·基于谱熵的虚拟仪器在齿轮故障诊断中的应用 | 第69-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·本文研究内容总结 | 第73-74页 |
| ·进一步研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |