基于信号模态分解的机车轴承故障诊断方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 机车轴承故障诊断方法研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 机车轴承故障诊断及模态分解理论的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 机车轴承故障诊断研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 模态分解理论的发展及应用现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文研究内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 经验模态分解 | 第17-38页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 经验模态分解 | 第17-25页 |
| 2.2.1 EMD方法的基本概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 EMD算法的基本原理 | 第18-20页 |
| 2.2.3 EMD停止准则 | 第20页 |
| 2.2.4 EMD的不足 | 第20-22页 |
| 2.2.5 EMD的性质 | 第22-25页 |
| 2.3 总体经验模态分解 | 第25-31页 |
| 2.3.1 EEMD算法的基本原理 | 第25-26页 |
| 2.3.2 EEMD参数的选择 | 第26-31页 |
| 2.4 数值实验 | 第31-37页 |
| 2.4.1 实验信号的EMD分解 | 第32-34页 |
| 2.4.2 实验信号的EEMD分解 | 第34-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于峭度谱和FSWT的有用信息提取方法 | 第38-56页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 频率切片小波变换 | 第38-39页 |
| 3.2.1 定义 | 第38-39页 |
| 3.2.2 FSWT逆变换 | 第39页 |
| 3.3 基于FSWT的峭度谱 | 第39-40页 |
| 3.4 数值实验 | 第40-46页 |
| 3.4.1 EMD分解 | 第41-44页 |
| 3.4.2 EEMD分解 | 第44-46页 |
| 3.5 工程应用 | 第46-53页 |
| 3.5.1 滚动体故障 | 第47-50页 |
| 3.5.2 外圈故障 | 第50-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-56页 |
| 第四章 完备总体经验模态分解 | 第56-72页 |
| 4.1 引言 | 第56页 |
| 4.2 CEEMDAN算法的基本原理 | 第56-60页 |
| 4.2.1 CEEMDAN的实现过程 | 第56-57页 |
| 4.2.2 CEEMDAN的完备性 | 第57-60页 |
| 4.3 数值实验 | 第60-64页 |
| 4.4 工程应用 | 第64-70页 |
| 4.4.1 滚动体故障 | 第64-67页 |
| 4.4.2 外圈与滚动体复合故障 | 第67-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 CEEMDAN改进算法 | 第72-86页 |
| 5.1 引言 | 第72页 |
| 5.2 改进条件 | 第72-73页 |
| 5.2.1 模态分量中残余噪声的解决 | 第72-73页 |
| 5.2.2 虚假分量的解决 | 第73页 |
| 5.3 ICEEMDAN算法的基本原理 | 第73-76页 |
| 5.4 数值实验 | 第76-80页 |
| 5.5 工程应用 | 第80-85页 |
| 5.5.1 滚动体故障 | 第80-82页 |
| 5.5.2 外圈与滚动体复合故障 | 第82-85页 |
| 5.6 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 结论与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第86-87页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
