| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 基于时频域分析方法的旋转机械故障诊断研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 小波变换 | 第16-17页 |
| 1.2.2 信号稀疏分解 | 第17-18页 |
| 1.2.3 信号共振稀疏分解 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究思路与主要研究内容 | 第19-22页 |
| 1.3.1 问题的提出 | 第19页 |
| 1.3.2 本文的研究思路 | 第19-20页 |
| 1.3.3 本文的主要内容及章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 基于品质因子可调小波重构的轴承故障诊断 | 第22-38页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 信号共振稀疏分解方法 | 第23-26页 |
| 2.2.1 信号的共振属性 | 第23-24页 |
| 2.2.2 可调品质因子小波变换 | 第24-26页 |
| 2.2.3 共振分量分离 | 第26页 |
| 2.3 基于品质因子可调小波重构的冲击信号提取 | 第26-28页 |
| 2.4 基于品质因子可调小波重构方法的滚动轴承故障诊断 | 第28页 |
| 2.5 算法仿真 | 第28-31页 |
| 2.5.1 仿真信号分析 | 第28-31页 |
| 2.6 滚动轴承故障诊断实例 | 第31-37页 |
| 2.6.1 滚动轴承外圈故障 | 第32-34页 |
| 2.6.2 滚动轴承内圈故障 | 第34-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于最优共振分量的能量算子解调方法 | 第38-50页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 旋转机械振动信号的共振属性 | 第39-40页 |
| 3.3 信号共振稀疏分解的分解参数选择 | 第40-42页 |
| 3.3.1 复合目标函数 | 第41-42页 |
| 3.3.2 遗传算法 | 第42页 |
| 3.4 Teager能量算子解调分析 | 第42-43页 |
| 3.5 基于最优共振分量的能量算子解调方法 | 第43-44页 |
| 3.6 旋转机械故障诊断实例 | 第44-49页 |
| 3.6.1 轴承外圈故障 | 第44-46页 |
| 3.6.2 齿轮裂纹故障 | 第46-48页 |
| 3.6.3 齿轮裂纹和轴承外圈复合故障 | 第48-49页 |
| 3.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于最优信号共振稀疏分解的梳状滤波方法 | 第50-62页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.2 基于分步优化策略的最优信号共振稀疏分解 | 第51页 |
| 4.3 梳状滤波器 | 第51-52页 |
| 4.4 基于最优信号共振稀疏分解的梳状滤波方法 | 第52页 |
| 4.5 旋转机械复合故障诊断实例 | 第52-60页 |
| 4.5.1 轴承内圈与轴承外圈复合故障 | 第53-57页 |
| 4.5.2 齿轮裂纹与轴承外圈复合故障 | 第57-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录 | 第71页 |