| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| ·课题的背景和意义 | 第9页 |
| ·HOS理论国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·HOS理论的发展 | 第9-10页 |
| ·HOS理论国外研究和应用现状 | 第10-12页 |
| ·HOS理论国内研究和应用现状 | 第12-13页 |
| ·滚动轴承故障诊断研究现状 | 第13-22页 |
| ·滚动轴承振动特征 | 第13-18页 |
| ·轴承故障诊断技术的发展 | 第18页 |
| ·基于现代信号处理方法的滚动轴承故障诊断 | 第18-20页 |
| ·分类及优化算法在轴承故障诊断中的应用 | 第20-22页 |
| ·本文内容 | 第22-23页 |
| 第二章 高阶统计量理论 | 第23-33页 |
| ·序言 | 第23页 |
| ·高阶统计量定义 | 第23-26页 |
| ·特征函数与矩 | 第23-25页 |
| ·累积量的矩表达 | 第25页 |
| ·高阶谱 | 第25-26页 |
| ·高阶统计量性质 | 第26-27页 |
| ·高斯信号的高阶统计量 | 第26-27页 |
| ·高阶累积量的性质 | 第27页 |
| ·高阶谱估计方法 | 第27-30页 |
| ·非参数双谱估计 | 第28页 |
| ·参数法双谱估计 | 第28-30页 |
| ·双谱物理意义 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-33页 |
| 第三章 基于双谱的信号重构方法研究 | 第33-45页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于双谱的信号相位重构算法研究 | 第33-39页 |
| ·基于双谱的信号相位重构原理 | 第34页 |
| ·BMU和Lii-Rosenblatt法相位重构算法 | 第34-35页 |
| ·基于双谱的最小二乘相位重构算法 | 第35-39页 |
| ·基于双谱的信号幅值重构算法研究 | 第39-42页 |
| ·基于Bartelt算法的信号幅值重构 | 第39-40页 |
| ·基于双谱的最小二乘法幅值重构算法 | 第40-42页 |
| ·滚动轴承故障信号的双谱重构分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 滚动轴承振动信号双谱分析方法 | 第45-67页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·滚动轴承振动信号双谱分析方法研究 | 第45-52页 |
| ·滚动轴承振动信号11/2维谱分析 | 第52-56页 |
| ·11/2维谱定义 | 第52-53页 |
| ·滚动轴承振动信号双谱对角切片分析 | 第53-54页 |
| ·滚动轴承振动信号双谱水平切片分析 | 第54-55页 |
| ·滚动轴承振动信号积分双谱分析 | 第55-56页 |
| ·滚动轴承振动信号Hilbert双谱分析 | 第56-60页 |
| ·解调分析方法概述 | 第57页 |
| ·Hilbert双谱分析方法 | 第57-58页 |
| ·滚动轴承振动信号Hilbert双谱分析 | 第58-60页 |
| ·滚动轴承振动信号高阶时频分析 | 第60-65页 |
| ·高阶时频分布理论 | 第61-62页 |
| ·仿真信号高阶时频分析 | 第62-63页 |
| ·滚动轴承振动信号高阶时频分析 | 第63-65页 |
| ·滚动轴承振动信号高阶时频切片分析 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 基于双谱和支持向量机的轴承故障诊断 | 第67-89页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·基于双谱的滚动轴承特征提取研究 | 第67-71页 |
| ·滚动轴承振动信号双谱峰值信息特征提取 | 第67-68页 |
| ·滚动轴承振动信号双相干谱特征提取 | 第68-70页 |
| ·滚动轴承振动信号ARMA模型参数特征提取 | 第70-71页 |
| ·支持向量机理论 | 第71-77页 |
| ·统计学习系理论简介 | 第72-73页 |
| ·二分类支持向量机 | 第73-75页 |
| ·多分类支持向量机 | 第75-77页 |
| ·粒子群优化的支持向量机 | 第77-82页 |
| ·优化问题的一般描述 | 第77-78页 |
| ·群体智能优化算法 | 第78-80页 |
| ·微粒群算法的社会行为分析 | 第80页 |
| ·粒子群优化支持向量机 | 第80-81页 |
| ·PSO-SVM应用于滚动轴承分类 | 第81-82页 |
| ·基于HOS的滚动轴承故障诊断GUI工具包实现 | 第82-85页 |
| ·MATLAB GUIDE简介 | 第82页 |
| ·滚动轴承振动信号HOS分析工具包GUI结构 | 第82-85页 |
| ·实验分析 | 第85-88页 |
| ·实验平台简介 | 第85-86页 |
| ·算法验证 | 第86-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-93页 |
| ·论文总结 | 第89-90页 |
| ·主要改进工作 | 第90页 |
| ·研究展望 | 第90-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-101页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表学术论文 | 第101页 |