| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 齿轮故障诊断 | 第9-13页 |
| 1.2.1 齿轮的故障机理与故障类型 | 第9-11页 |
| 1.2.2 齿轮故障诊断研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 齿轮振动分形特征提取研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4 本论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 基于 MF-DFA 的齿轮故障特征提取 | 第18-38页 |
| 2.1 多分形去趋势波动分析 | 第18-21页 |
| 2.2 MF-DFA 仿真分析 | 第21-25页 |
| 2.3 齿轮故障模拟实验 | 第25-28页 |
| 2.3.1 实验装置 | 第25-27页 |
| 2.3.2 实验方案 | 第27-28页 |
| 2.4 基于 MF-DFA 的齿轮振动信号特征提取 | 第28-30页 |
| 2.5 二维 MF-DFA | 第30-32页 |
| 2.6 二维 MF-DFA 仿真分析 | 第32-35页 |
| 2.7 基于二维 MF-DFA 的齿轮振动信号特征提取 | 第35-37页 |
| 2.8 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于多分形谱理论的齿轮故障特征提取 | 第38-53页 |
| 3.1 单一无标度区多分形谱 | 第38-41页 |
| 3.2 单一无标度区多分形谱仿真分析 | 第41-43页 |
| 3.3 基于单一无标度区多分形谱的齿轮振动信号特征提取 | 第43-46页 |
| 3.4 多个无标度区多分形谱 | 第46-48页 |
| 3.5 多个无标度区多分形谱仿真分析 | 第48-49页 |
| 3.6 基于多个无标度区多分形谱的齿轮振动信号特征提取 | 第49-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于多分形分析与高斯混合模型的故障分类 | 第53-60页 |
| 4.1 高斯混合模型 | 第53-56页 |
| 4.1.1 高斯混合模型概念 | 第53-56页 |
| 4.1.2 高斯混合模型模式分类步骤 | 第56页 |
| 4.2 基于 MF-DFA 与 GMM 的故障分类 | 第56-57页 |
| 4.3 基于多分形谱与 GMM 的故障分类 | 第57-58页 |
| 4.4 多分形分析算法的分类结果对比 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第69-70页 |
| 详细摘要 | 第70-74页 |
