| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·振动信号处理方法的发展和研究现状 | 第9-12页 |
| ·基本振动信号的处理技术 | 第9-11页 |
| ·基于小波变换对振动信号处理的发展和研究现状 | 第11页 |
| ·基于经验模态分解方法对振动信号处理的发展和研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容及论文框架 | 第12-14页 |
| 第2章 基于小波变换的振动信号处理方法的研究 | 第14-30页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第14-17页 |
| ·从傅里叶变换到小波变换 | 第14-15页 |
| ·小波变换理论 | 第15-17页 |
| ·二进小波变换 | 第17-18页 |
| ·二进小波基本理论 | 第17页 |
| ·小波基的选择 | 第17-18页 |
| ·基于二进小波变换的振动信号消噪处理 | 第18-22页 |
| ·小波变换的消噪方法 | 第18-19页 |
| ·小波消噪与傅里叶消噪的比较 | 第19-22页 |
| ·基于二进小波变换的振动信号奇异性检测 | 第22-29页 |
| ·小波变换用于突变信号检测的原理 | 第22-23页 |
| ·Lipschitz指数与小波变换模极大值的奇异性理论 | 第23-24页 |
| ·异常信号检测原则及振动信号奇异点定位方法 | 第24-25页 |
| ·实验分析与研究 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于经验模态分解方法的振动信号处理方法的研究 | 第30-55页 |
| ·经验模态分解的基本理论 | 第30-32页 |
| ·瞬时频率 | 第30-31页 |
| ·固有模态函数分量的概念 | 第31页 |
| ·经验模态分解的算法及性质 | 第31-32页 |
| ·基于经验模态分解的振动信号趋势项提取 | 第32-36页 |
| ·基于经验模态分解的振动信号的自适应滤波与重构 | 第36-43页 |
| ·经验模态分解的滤波与重构方法 | 第36-37页 |
| ·仿真信号实验研究 | 第37-43页 |
| ·基于经验模态分解-HILBERT边际谱的振动信号特征提取 | 第43-46页 |
| ·Hilbert边际谱方法 | 第43-44页 |
| ·仿真信号实验研究 | 第44-46页 |
| ·集合经验模态分解法 | 第46-49页 |
| ·集合经验模态分解实现步骤 | 第46-47页 |
| ·经验模态分解与集合经验模态分解两种方法的仿真信号比较 | 第47-49页 |
| ·基于小波变换、经验模态分解和集合经验模态分解对振动信号消噪方法的比较 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于小波变换与经验模态分解法对电机转子故障信号特征提取 | 第55-76页 |
| ·转子故障信号的采集 | 第55-61页 |
| ·电机转子振动信号采集系统 | 第55-57页 |
| ·转子不对中-油膜涡动耦合实验 | 第57-59页 |
| ·转子碰摩-油膜涡动耦合实验 | 第59-61页 |
| ·小波变换、经验模态分解和集合经验模态分解在转子振动信号消噪中的应用 | 第61-67页 |
| ·经验模态分解在转子振动信号趋势项提取中的应用 | 第67-68页 |
| ·经验模态分解-HILBERT边际谱在转子系统故障特征提取中的应用 | 第68-72页 |
| ·小波奇异性检测在转子振动信号的奇异点定位中的应用 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·工作总结 | 第76-77页 |
| ·研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
