| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断技术的国内外研究现状及其发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.2.1 滚动轴承故障特征提取方法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 滚动轴承故障诊断技术的发展趋势 | 第11页 |
| 1.3 滚动轴承故障信号的分析方法 | 第11-14页 |
| 1.3.1 轴承故障信号分析方法 | 第11-13页 |
| 1.3.2 振动信号分析方法 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容的章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 滚动轴承故障机理及实验平台 | 第15-26页 |
| 2.1 滚动轴承故障类型及振动机理 | 第15-17页 |
| 2.1.1 滚动轴承主要的失效形式及造成原因 | 第15-16页 |
| 2.1.2 轴承故障信号振动机理 | 第16-17页 |
| 2.2 滚动轴承典型故障及其特征频率计算 | 第17-22页 |
| 2.2.1 滚动轴承的典型故障 | 第17-19页 |
| 2.2.2 滚动轴承故障特征频率计算 | 第19-22页 |
| 2.3 滚动轴承振动信号采集设备 | 第22-25页 |
| 2.3.1 传感器及其安装位置的选择 | 第22-24页 |
| 2.3.2 采集仪选型 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 VMD和ICA联合降噪方法及其在轴承故障诊断中的应用 | 第26-39页 |
| 3.1 算法基本理论 | 第27-30页 |
| 3.1.1 VMD算法基本理论 | 第27-29页 |
| 3.1.2 ICA算法基本理论 | 第29-30页 |
| 3.2 VMD和ICA联合降噪方法流程 | 第30-31页 |
| 3.3 实验分析 | 第31-38页 |
| 3.3.1 故障信号分解效果对比 | 第32-34页 |
| 3.3.2 重构信号去噪效果对比 | 第34-37页 |
| 3.3.3 故障信号频率检测精度对比 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于VMD-WPT和Teager能量算子解调的滚动轴承故障特征提取 | 第39-48页 |
| 4.1 小波包变换基本原理 | 第39-41页 |
| 4.2 Teager能量算子解调基本原理 | 第41-43页 |
| 4.2.1 连续能量算子的定义 | 第41-42页 |
| 4.2.2 离散能量算子的定义 | 第42页 |
| 4.2.3 Teager能量算子解调 | 第42-43页 |
| 4.3 基于VMD-WPT和能量算子解调的轴承故障特征提取 | 第43-44页 |
| 4.4 实测信号分析 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于VMD的多相关频率切片小波变换的滚动轴承故障特征提取 | 第48-63页 |
| 5.1 频率切片小波变换基本原理 | 第48-51页 |
| 5.1.1 FSWT原理 | 第48-49页 |
| 5.1.2 FSWT频率切片函数的选择 | 第49-50页 |
| 5.1.3 FSWT尺度因子的选择 | 第50-51页 |
| 5.2 基于VMD的多相关频率切片小波变换的滚动轴承故障特征提取 | 第51-54页 |
| 5.2.1 多相关处理原理 | 第52-53页 |
| 5.2.2 基于VMD多相关频率切片小波变换的轴承故障特征提取 | 第53-54页 |
| 5.3 仿真信号分析 | 第54-57页 |
| 5.4 实测信号分析 | 第57-61页 |
| 5.4.1 滚动轴承内圈故障分析 | 第57-59页 |
| 5.4.2 滚动轴承外圈故障分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第69页 |
