| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 齿轮箱故障诊断的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 微弱信号识别的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 盲解卷积理论及其在机械故障诊断中的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.5 变速器微弱故障诊断难点 | 第15页 |
| 1.6 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 2 变速器常见故障及机理分析 | 第17-30页 |
| 2.1 变速器常见故障类型 | 第17-18页 |
| 2.2 变速器故障诊断机理 | 第18-27页 |
| 2.2.1 齿轮振动机理分析 | 第18-24页 |
| 2.2.2 滚动轴承振动机理分析 | 第24-27页 |
| 2.2.3 变速器振动故障特征总结 | 第27页 |
| 2.3 变速器复合故障仿真信号 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 变速器试验研究和测点定位评价 | 第30-46页 |
| 3.1 试验台搭建和实验条件 | 第30-33页 |
| 3.2 变速器声压信号分析 | 第33-36页 |
| 3.3 排列熵理论 | 第36-39页 |
| 3.3.1 排列熵计算 | 第36-37页 |
| 3.3.2 参数影响分析 | 第37-39页 |
| 3.4 变速器测点定位评价 | 第39-45页 |
| 3.4.1 加速度传感器位置选择 | 第39-40页 |
| 3.4.2 时域特征分析 | 第40-43页 |
| 3.4.3 频域特征分析 | 第43-44页 |
| 3.4.4 排列熵分析 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于AR-MCKD的微弱故障特征提取方法研究 | 第46-64页 |
| 4.1 最小熵解卷积算法 | 第46-50页 |
| 4.2 最大相关峭度解卷积理论 | 第50-56页 |
| 4.2.1 最大相关峭度解卷积算法 | 第50-53页 |
| 4.2.2 MCKD参数影响分析 | 第53-56页 |
| 4.3 MED和MCKD的降噪效果分析 | 第56-58页 |
| 4.4 基于AR-MCKD的微弱故障特征提取方法 | 第58-60页 |
| 4.5 变速器齿轮故障特征提取 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 5 基于SK-MOMEDA的微弱故障特征提取方法研究 | 第64-81页 |
| 5.1 多点优化最小熵解卷积 | 第64-69页 |
| 5.1.1 MOMEDA算法 | 第64-67页 |
| 5.1.2 MOMEDA参数影响分析 | 第67-68页 |
| 5.1.3 MOMEDA降噪效果分析 | 第68-69页 |
| 5.2 基于SK-MOMEDA的微弱故障特征提取方法 | 第69-73页 |
| 5.3 变速器振动信号分析 | 第73-80页 |
| 5.3.1 变速工况 | 第73-76页 |
| 5.3.2 稳速工况 | 第76-80页 |
| 5.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 6 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 总结 | 第81-82页 |
| 6.1.1 本文工作总结 | 第81-82页 |
| 6.1.2 创新点 | 第82页 |
| 6.2 研究展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-91页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
