| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究目的和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 EMD、EEMD在国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 解调技术在国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 难点和创新点 | 第13-14页 |
| 第二章 基于自适应EEMD的降噪方法研究 | 第14-38页 |
| 2.1 EMD的基本原理及其模态混叠问题 | 第14-17页 |
| 2.1.1 EMD分解步骤 | 第14-15页 |
| 2.1.2 EMD算法的流程图 | 第15-16页 |
| 2.1.3 EMD的模态混叠问题 | 第16-17页 |
| 2.2 EEMD的基本原理及其抗混特性 | 第17-20页 |
| 2.2.1 EEMD分解步骤 | 第17-18页 |
| 2.2.2 EEMD分解流程图 | 第18-20页 |
| 2.2.3 EEMD抗混特性验证 | 第20页 |
| 2.3 EEMD两个重要参数的优化方法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 EEMD参数对分解结果的影响 | 第21-24页 |
| 2.3.2 EEMD自适应参数优化步骤 | 第24页 |
| 2.4 基于相关峭度和信息熵的模糊综合评判准则 | 第24-26页 |
| 2.4.1 相关峭度准则 | 第24-25页 |
| 2.4.2 信息熵准则 | 第25页 |
| 2.4.3 模糊法综合评判准则 | 第25-26页 |
| 2.5 基于自适应EEMD的降噪方法验证 | 第26-37页 |
| 2.5.1 轴承故障诊断流程 | 第26页 |
| 2.5.2 试验验证 | 第26-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于改进滑动峰态解调的滚动轴承故障特征提取方法研究 | 第38-52页 |
| 3.1 滑动峰态算法步骤 | 第38-39页 |
| 3.2 滑动峰态算法的解调原理分析 | 第39-41页 |
| 3.3 实例分析 | 第41-51页 |
| 3.3.1 故障诊断流程图 | 第41页 |
| 3.3.2 仿真信号研究 | 第41-46页 |
| 3.3.3 试验信号研究 | 第46-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于自适应EEMD和滑动峰态解调的滚动轴承故障诊断方法 | 第52-64页 |
| 4.1 自适应EEMD与滑动峰态解调的滚动轴承故障诊断方法策略 | 第52-53页 |
| 4.2 滚动轴承诊断流程 | 第53-54页 |
| 4.3 实例分析 | 第54-62页 |
| 4.3.1 仿真信号研究 | 第54-59页 |
| 4.3.2 试验信号研究 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 基于虚拟仪器的滚动轴承故障诊断模块开发 | 第64-82页 |
| 5.1 软件开发平台简介 | 第64-65页 |
| 5.1.1 虚拟仪器与LabVIEW简介 | 第64页 |
| 5.1.2 虚拟仪器的优势 | 第64-65页 |
| 5.2 滚动轴承故障诊断系统总体方案设计 | 第65-77页 |
| 5.2.1 系统功能 | 第65-66页 |
| 5.2.2 系统登录 | 第66-67页 |
| 5.2.3 数据采集模块 | 第67-69页 |
| 5.2.4 在线监测模块 | 第69-73页 |
| 5.2.5 自适应降噪模块 | 第73-74页 |
| 5.2.6 精密诊断模块 | 第74-77页 |
| 5.3 现场试验验证 | 第77-81页 |
| 5.3.1 安全在线监测预警模块验证 | 第77-78页 |
| 5.3.2 自适应降噪模块验证 | 第78-79页 |
| 5.3.3 精密诊断模块验证 | 第79-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 结论与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 结论 | 第82-83页 |
| 6.2 展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第89页 |
