| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 滚动轴承介绍及故障诊断基础 | 第11-14页 |
| 1.2.1 滚动轴承常见结构 | 第11页 |
| 1.2.2 滚动轴承的主要故障形式 | 第11-13页 |
| 1.2.3 滚动轴承故障相关频率 | 第13-14页 |
| 1.3 滚动轴承故障诊断研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 滚动轴承状态监测研究概括 | 第14-15页 |
| 1.3.2 滚动轴承信号解调方法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.3 滚动轴承信号特征参数构造研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 实验数据介绍 | 第17-19页 |
| 1.4.1 CWRU轴承数据 | 第17-18页 |
| 1.4.2 QPZZ-Ⅱ平台及采集数据介绍 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 经验模态分解 | 第20-38页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 非平稳信号介绍 | 第20-22页 |
| 2.2.1 时频分析思想 | 第20-21页 |
| 2.2.2 不确定性原理 | 第21-22页 |
| 2.3 Hilbert-Huang变换 | 第22-27页 |
| 2.3.1 EMD算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 Hilbert变换 | 第24页 |
| 2.3.3 实验分析 | 第24-27页 |
| 2.4 EMD的滤波机理分析 | 第27-31页 |
| 2.4.1 EMD算法的总体低通滤波原理 | 第27-29页 |
| 2.4.2 EMD单次迭代的高通滤波 | 第29-31页 |
| 2.5 EMD算法存在的热点问题 | 第31-35页 |
| 2.5.1 包络过冲或欠冲 | 第31-32页 |
| 2.5.2 端点效应 | 第32-34页 |
| 2.5.3 模态混叠 | 第34页 |
| 2.5.4 虚假分量 | 第34-35页 |
| 2.6 两种热点时频分析算法 | 第35-37页 |
| 2.6.1 CEEMDAN | 第35-36页 |
| 2.6.2 VMD | 第36-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于改进EMD的电机轴承故障特征提取 | 第38-50页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 分解算法及其改进评价标准 | 第38-39页 |
| 3.3 基于理性样条插值的EMD | 第39-42页 |
| 3.3.1 基于理性插值模型的三次样条插值 | 第39-40页 |
| 3.3.2 理性样条插值算法分析 | 第40-41页 |
| 3.3.3 理性样条插值法的EMD故障特征频率提取 | 第41-42页 |
| 3.4 基于合并插值的EMD及分析 | 第42-49页 |
| 3.4.1 合并插值模型 | 第42-43页 |
| 3.4.2 合并插值模型分析 | 第43-45页 |
| 3.4.3 改进EMD分析 | 第45-48页 |
| 3.4.4 基于IEMD的故障特征频率提取 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于敏感特征的SVM故障分类与识别 | 第50-61页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 高维特征参数矩阵构造 | 第50-53页 |
| 4.3 基于LLE算法的敏感特征参数选择 | 第53-57页 |
| 4.3.1 LLE：局部线性嵌入算法 | 第53-55页 |
| 4.3.2 基于LLE的敏感特征参数选择 | 第55-57页 |
| 4.4 支持向量机 | 第57-58页 |
| 4.4.1 二分值分类器 | 第57页 |
| 4.4.2 多分值分类器 | 第57-58页 |
| 4.5 基于LLE和SVM的识别模型 | 第58页 |
| 4.6 实验分析 | 第58-60页 |
| 4.6.1 基于SVM的轴承状态识别 | 第59页 |
| 4.6.2 基于LLE和SVM的识别模型 | 第59-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 发表文章目录 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |