| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-11页 |
| 前言 | 第11-15页 |
| 一、选题目的和意义 | 第11页 |
| 二、课题研究背景及发展概况 | 第11-14页 |
| 三、本文的主要研究工作 | 第14-15页 |
| 第一章 滚动轴承故障声发射机理与声传播的数学模型 | 第15-25页 |
| ·滚动轴承故障形式及故障声源产生机理 | 第15-16页 |
| ·滚动轴承常见故障分析 | 第15-16页 |
| ·滚动轴承故障声源产生机理 | 第16页 |
| ·滚动轴承声发射波传播特性 | 第16-20页 |
| ·声波在滚动轴承中的衰减 | 第17-19页 |
| ·声波在空气中的传播 | 第19-20页 |
| ·声发射波在滚动轴承中传播的数学模型 | 第20-23页 |
| ·弹性波与声发射理论 | 第20-21页 |
| ·滚动轴承AE 波传播的数学模型 | 第21-23页 |
| ·滚动轴承典型故障的特征频率分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 滚动轴承非接触声学诊断实验研究 | 第25-37页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·撞击声信号衰减特性实验及分析 | 第25-27页 |
| ·衰减实验及衰减特性分析 | 第25-27页 |
| ·钢珠撞击信号的频率特性 | 第27页 |
| ·滚动轴承非接触声学检测实验系统的建立 | 第27-29页 |
| ·实验原理及装置示意图 | 第27-29页 |
| ·声发射检测系统参数设定 | 第29页 |
| ·实验内容及方案 | 第29页 |
| ·接触式与非接触式声信号特性实验对比分析 | 第29-32页 |
| ·幅值对比 | 第30-31页 |
| ·撞击数对比 | 第31-32页 |
| ·轴承非接触声发射检测信号的参量分析 | 第32-34页 |
| ·转速一定时各故障轴承信号幅值与测试间距的关系 | 第33页 |
| ·测试间距一定时各故障轴承信号幅值与转速的关系 | 第33-34页 |
| ·基于撞击数的滚动轴承故障的模式识别 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 滚动轴承故障声信号的小波分析方法 | 第37-63页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·滚动轴承故障声信号的小波降噪技术及特征分析 | 第37-52页 |
| ·小波变换的数学基础 | 第37-38页 |
| ·声发射信号小波分析的小波基选取规则 | 第38-40页 |
| ·基于Mallat 的小波变换最大分解尺度及重构算法 | 第40-42页 |
| ·滚动轴承声发射信号噪声分析 | 第42-43页 |
| ·滚动轴承声发射信号的小波降噪及分析 | 第43-47页 |
| ·基于小波变换的滚动轴承声发射信号特征频谱分析 | 第47-52页 |
| ·基于小波包分析和BP 神经网络的滚动轴承声发射诊断方法研究 | 第52-62页 |
| ·小波包分析理论 | 第52-53页 |
| ·滚动轴承声发射信号的小波包降噪及特征分析 | 第53-56页 |
| ·BP 神经网络模式识别技术 | 第56-59页 |
| ·小波包分析与BP 神经网络的滚动轴承诊断方法 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 基于EMD 的滚动轴承故障声信号的特征分析与识别 | 第63-73页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·经验模态分解方法在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第63-69页 |
| ·经验模态分解方法（EMD） | 第63-65页 |
| ·基于相关分析的伪分量判别方法 | 第65-68页 |
| ·局部Hilbert 边际谱 | 第68-69页 |
| ·基于小波和EMD 的局部Hilbert 边际谱诊断方法 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 发表文章目录 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 详细摘要 | 第81-91页 |
