| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-13页 |
| 插图索引 | 第13-17页 |
| 附表索引 | 第17-19页 |
| 第1章 绪论 | 第19-36页 |
| ·旋转机械故障诊断的意义、目的和主要内容 | 第19-23页 |
| ·旋转机械故障诊断的意义 | 第19页 |
| ·旋转机械故障诊断的目的 | 第19-20页 |
| ·旋转机械故障诊断的主要内容 | 第20-23页 |
| ·旋转机械故障诊断技术的发展综述 | 第23-32页 |
| ·基于信号处理的旋转机械故障特征提取方法 | 第25-28页 |
| ·旋转机械状态识别方法 | 第28-32页 |
| ·论文研究目的、内容及结构 | 第32-36页 |
| ·课题来源 | 第32页 |
| ·论文研究目的及内容 | 第32-34页 |
| ·论文结构 | 第34-36页 |
| 第2章 EMD方法 | 第36-68页 |
| ·概述 | 第36页 |
| ·时频分析方法及其在旋转机械故障诊断中的应用 | 第36-49页 |
| ·时间-频率分析 | 第36-39页 |
| ·窗口Fourier变换及其在旋转机械故障诊断中的应用 | 第39-42页 |
| ·小波分析及其在旋转机械故障诊断中的应用 | 第42-49页 |
| ·EMD方法 | 第49-57页 |
| ·EMD方法的基本理论 | 第49-50页 |
| ·Hilbert谱 | 第50-51页 |
| ·Hilbert边际谱 | 第51页 |
| ·EMD方法和Hilbert变换中边界效应的处理 | 第51-57页 |
| ·EMD方法与傅里叶变换、小波分析方法的比较研究 | 第57-65页 |
| ·EMD方法和小波分解方法的比较 | 第57-61页 |
| ·Hilbert谱与小波谱的比较 | 第61-63页 |
| ·Hilbert边际谱与FT幅值谱的比较 | 第63-65页 |
| ·EMD方法在信号分析中的应用 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第3章 支持向量机分类器 | 第68-93页 |
| ·概述 | 第68-69页 |
| ·神经网络分类器 | 第69-79页 |
| ·BP神经网络 | 第69-70页 |
| ·径向基函数(RBF)网络 | 第70-72页 |
| ·概率神经网络(PPN) | 第72-73页 |
| ·神经网络分类器在故障诊断中的应用 | 第73-79页 |
| ·支持向量机分类器 | 第79-89页 |
| ·统计学习理论 | 第79-82页 |
| ·支持向量机 | 第82-86页 |
| ·支持向量机在故障诊断中的应用 | 第86-89页 |
| ·神经网络分类器和支持向量机分类器在故障诊断中的应用对比 | 第89-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 第4章 内禀模态特征能量法 | 第93-109页 |
| ·概述 | 第93-94页 |
| ·基于内禀模态能量熵的故障诊断方法 | 第94-103页 |
| ·信息熵及其性质 | 第94-97页 |
| ·基于内禀模态能量熵和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 | 第97-103页 |
| ·基于局部Hilbert边际能量谱的故障诊断方法 | 第103-106页 |
| ·基于局部Hilbert边际能量谱的特征能量法步骤 | 第103-105页 |
| ·实例分析 | 第105-106页 |
| ·基于Hilbert边际谱的故障诊断方法 | 第106-108页 |
| ·基于Hilbert边际谱的特征能量法步骤 | 第106-107页 |
| ·实例分析 | 第107-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第5章 内禀模态奇异值分解方法 | 第109-123页 |
| ·概述 | 第109页 |
| ·信号奇异值分解 | 第109-111页 |
| ·基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的旋转机械故障诊断方法 | 第111-121页 |
| ·基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的齿轮故障诊断方法 | 第112-117页 |
| ·基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 | 第117-118页 |
| ·基于内禀模态奇异值熵的转子系统状态监测与故障诊断方法 | 第118-121页 |
| ·本章小结 | 第121-123页 |
| 第6章 内禀模态包络谱方法 | 第123-138页 |
| ·概述 | 第123-124页 |
| ·包络分析法 | 第124-127页 |
| ·Hilbert变换原理 | 第125-126页 |
| ·Hilbert变换的解调原理 | 第126-127页 |
| ·基于内禀模态包络谱和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 | 第127-132页 |
| ·基于内禀模态包络谱和支持向量机的故障诊断方法步骤 | 第128-129页 |
| ·实例分析 | 第129-132页 |
| ·基于内禀模态包络谱的齿轮故障诊断方法 | 第132-137页 |
| ·齿轮故障振动信号的调幅特性 | 第132-133页 |
| ·仿真信号分析 | 第133-136页 |
| ·实例分析 | 第136-137页 |
| ·本章小结 | 第137-138页 |
| 第7章 结论与展望 | 第138-142页 |
| ·全文工作总结 | 第138-140页 |
| ·本文创新之处 | 第140-141页 |
| ·研究展望 | 第141-142页 |
| 参考文献 | 第142-155页 |
| 致谢 | 第155-156页 |
| 附录A (攻读博士学位期间发表的主要学术论文目录) | 第156-159页 |
| 附录B (攻读博士学位期间从事的主要研究工作目录) | 第159页 |
