| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目次 | 第9-12页 |
| 图清单 | 第12-13页 |
| 附表清单 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| ·选题目的及意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·模式识别 | 第17-19页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 2 汽车变速器常见故障及分析方法 | 第20-33页 |
| ·变速器故障诊断机理 | 第20-21页 |
| ·齿轮振动的产生机理 | 第20-21页 |
| ·变速器常见故障 | 第21-22页 |
| ·机械振动信号的分析方法 | 第22-28页 |
| ·时域统计分析 | 第23-28页 |
| ·实验平台的设计与搭建 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于随机共振的微弱故障识别 | 第33-43页 |
| ·引言 | 第33-35页 |
| ·经典随机共振理论 | 第33-34页 |
| ·非经典随机共振理论 | 第34-35页 |
| ·随机共振模型 | 第35-37页 |
| ·双稳随机共振模型 | 第35-36页 |
| ·单稳随机共振模型 | 第36-37页 |
| ·级联变尺度单稳随机共振 | 第37-40页 |
| ·级联单稳随机共振效应分析 | 第37-38页 |
| ·二次采样随机共振 | 第38-40页 |
| ·应用实例 | 第40-42页 |
| ·同步器微弱冲击故障检测 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于Teager-Huang变换的齿轮故障特征提取 | 第43-58页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·Hilbert-Huang 变换 | 第43-48页 |
| ·解析信号 | 第43-45页 |
| ·瞬时频率 | 第45页 |
| ·EMD 方法 | 第45-48页 |
| ·Teager-Huang 变换 | 第48-49页 |
| ·Teager 能量算子解调 | 第48-49页 |
| ·Teager-Huang 变换 | 第49页 |
| ·随机共振降噪下的 EMD 应用 | 第49-57页 |
| ·齿轮局部损伤故障仿真分析 | 第49-52页 |
| ·汽车变速箱齿轮微弱故障特征提取 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于支持向量机的差速器齿轮故障诊断 | 第58-72页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·支持向量机原理 | 第58-63页 |
| ·统计学习理论 | 第58页 |
| ·最优分类超平面 | 第58-60页 |
| ·支持向量机的类型 | 第60-61页 |
| ·多分类问题 | 第61-63页 |
| ·支持向量机的模型参数与评价方法 | 第63-65页 |
| ·常用核函数 | 第63页 |
| ·SVM 的模型及参数 | 第63-64页 |
| ·SVM 模型参数的评价方法 | 第64页 |
| ·SVM 模型参数的选择原则 | 第64-65页 |
| ·基于交叉验证法的 SVM 模型参数的搜索与优化 | 第65-67页 |
| ·基于网格搜索法 | 第65-66页 |
| ·基于粒子群算法 | 第66-67页 |
| ·粒子群算法优化下 SVM 的齿轮故障诊断 | 第67-72页 |
| ·特征向量指标选取 | 第67-70页 |
| ·输入轴转速对结果的影响 | 第70-71页 |
| ·档位对结果的影响 | 第71-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·全文总结 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 作者简介 | 第79页 |