| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·滚动轴承故障诊断技术研究发展状况 | 第12-15页 |
| ·国外研究概况 | 第12-14页 |
| ·国内研究概况 | 第14-15页 |
| ·研究内容及研究目标 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·研究目标 | 第15页 |
| ·论文内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 滚动轴承振动信号的提取及小波分析基本理论 | 第17-28页 |
| ·滚动轴承的基本介绍 | 第17-19页 |
| ·滚动轴承的结构 | 第17页 |
| ·滚动轴承的故障表现形式及滚动轴承的参数 | 第17-19页 |
| ·振动分析及故障诊断试验平台（QPZZ-Ⅱ系统） | 第19-21页 |
| ·小波分析基本理论概述 | 第21-27页 |
| ·小波分析的尺度函数和小波函数 | 第21-23页 |
| ·离散型小波变换 | 第23-25页 |
| ·多分辨分析理论 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于小波阈值去噪的振动信号预处理 | 第28-37页 |
| ·小波去噪法中小波基函数的选择 | 第28-32页 |
| ·基础知识阐述 | 第28-31页 |
| ·基于信噪比的小波基函数选取 | 第31-32页 |
| ·对振动信号应用 SQTWOLOG 规则阈值门限的小波阈值去噪预处理 | 第32-35页 |
| ·硬阈值、软阈值函数和半软阈值函数 | 第32-33页 |
| ·阈值门限的选取 | 第33-35页 |
| ·小波阈值去噪法的步骤 | 第35页 |
| ·小波阈值去噪的仿真结果分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于小波变换和 HILBERT 变换的包络分析方法研究 | 第37-47页 |
| ·选取最优小波变换的小波基函数 | 第37-38页 |
| ·基于滤波器组的快速小波分解 | 第38-40页 |
| ·基于滤波器组快速小波分解的基本原理 | 第39页 |
| ·应用 Matlab 自主编程完成小波快速速算法实现 | 第39-40页 |
| ·基于 HILBERT 变换的包络谱分析法故障诊断 | 第40-41页 |
| ·包络谱分析的流程 | 第40页 |
| ·Hilbert 变换原理概述 | 第40-41页 |
| ·滚动轴承故障诊断仿真结果分析 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 递归小波结合 SOM 神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第47-60页 |
| ·基于超高斯函数递归小波基函数的构造 | 第47-48页 |
| ·递归小波系数的获取 | 第48-50页 |
| ·递归小波变换算法分析 | 第48-50页 |
| ·递归小波分解 matlab 实现与仿真 | 第50页 |
| ·基于递归小波系数构建特征向量 | 第50-53页 |
| ·基于 SOM 自组织竞争神经网络的滚动轴承故障诊断研究 | 第53-59页 |
| ·人工神经网路理论概述 | 第53-54页 |
| ·SOM 神经网络应用于滚动轴承故障诊断技术的研究 | 第54-59页 |
| ·递归小波结合 SOM 神经网络仿真结果 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第66页 |
