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基于形态分量分析的齿轮箱多故障诊断方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第16-25页
    1.1 课题的研究背景与意义第16页
    1.2 常用的齿轮箱故障诊断方法第16-17页
    1.3 基于信号分解的故障诊断方法综述第17-20页
        1.3.1 小波变换第17-18页
        1.3.2 经验模态分解第18-19页
        1.3.3 盲源分离第19页
        1.3.4 信号共振稀疏分解第19-20页
        1.3.5 形态分量分析第20页
    1.4 多故障诊断技术研究现状第20-21页
    1.5 本文研究思路与主要研究内容第21-25页
        1.5.1 问题的提出第21-22页
        1.5.2 本文的研究思路第22-23页
        1.5.3 本文的主要内容及章节安排第23-25页
第2章 齿轮箱的失效形式与故障特征分析第25-34页
    2.1 齿轮箱故障类型第25-26页
    2.2 齿轮故障分析第26-30页
        2.2.1 齿轮振动机理分析第26-27页
        2.2.2 齿轮故障类型第27-28页
        2.2.3 齿轮常见故障振动信号的频域特征第28-29页
        2.2.4 齿轮故障振动信号模型第29-30页
    2.3 滚动轴承故障分析第30-33页
        2.3.1 滚动轴承的基本结构第30页
        2.3.2 滚动轴承的振动机理第30-31页
        2.3.3 滚动轴承的故障类型第31-32页
        2.3.4 滚动轴承振动信号特征频率第32-33页
        2.3.5 滚动轴承故障振动信号模型第33页
    2.4 本章小结第33-34页
第3章 基于形态分量分析的齿轮箱多故障诊断第34-57页
    3.1 引言第34-35页
    3.2 形态分量分析原理第35-37页
        3.2.1 形态分量分析的算法步骤第36-37页
        3.2.2 形态分量分析算法存在的不足第37页
    3.3 基于小波能量谱熵(WEE)的稀疏字典优化选择第37-40页
        3.3.1 稀疏字典的选择第37页
        3.3.2 信息熵的基本概念第37-39页
        3.3.3 基于小波能量谱熵(WEE)的稀疏字典优化选择第39-40页
    3.4 阈值函数的设计第40-44页
        3.4.1 小波阈值去噪第40-42页
        3.4.2 阈值的选取第42-44页
            3.4.2.1 模糊性度量第43页
            3.4.2.2 隶属度函数的确定第43-44页
        3.4.3 阈值函数的设计第44页
    3.5 基于形态分量分析的齿轮箱多故障诊断流程第44-45页
    3.6 算法仿真第45-50页
        3.6.1 仿真信号分析第45-48页
        3.6.2 抗噪性能分析第48-50页
    3.7 齿轮箱多故障诊断实例第50-56页
        3.7.1 齿轮断齿与滚动轴承外圈故障第51-54页
        3.7.2 齿轮裂纹与滚动轴承外圈故障第54-56页
    3.8 本章小结第56-57页
第4章 基于波形匹配追踪的滚动轴承多故障诊断方法第57-76页
    4.1 引言第57-58页
    4.2 匹配追踪算法原理第58-64页
        4.2.1 匹配追踪算法第58-59页
        4.2.2 匹配追踪算法流程第59-60页
        4.2.3 过完备原子字典库第60-64页
    4.3 基于波形匹配追踪算法的滚动轴承多故障诊断第64-67页
        4.3.1 波形原子字典库的理论模型第64-65页
        4.3.2 冲击字典库的构造方法第65-66页
        4.3.3 波形匹配追踪算法的阈值设定第66-67页
    4.4 基于波形匹配追踪算法的轴承多故障故障诊断原理第67-68页
    4.5 算法仿真第68-72页
        4.5.1 仿真信号分析第68-72页
    4.6 基于波形匹配追踪算法的滚动轴承多故障诊断实例第72-75页
        4.6.1 滚动轴承多故障检测第72-75页
    4.7 本章小结第75-76页
结论与展望第76-78页
参考文献第78-86页
致谢第86-87页
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录第87页

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