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滚动轴承振动信号特征提取及诊断方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-31页
   ·选题的背景与意义第11-12页
   ·滚动轴承故障诊断概述第12-20页
     ·滚动轴承监测与诊断研究的发展历程第12-13页
     ·滚动轴承基本的失效形式第13-15页
     ·滚动轴承故障信息的主要获取方法第15-16页
     ·滚动轴承的振动机理第16-20页
   ·滚动轴承故障诊断中特征提取与模式识别研究现状第20-28页
     ·滚动轴承故障特征提取方法的研究现状第20-26页
     ·故障模式识别方法的研究现状第26-28页
   ·论文的主要内容及安排第28-31页
     ·论文研究的主要思路第28-29页
     ·论文研究的主要内容第29-31页
2 基于IMF峭度和SVM的滚动轴承故障诊断第31-50页
   ·引言第31-32页
   ·峭度第32页
   ·EMD的基本原理第32-39页
     ·瞬时频率的概念第33-34页
     ·内蕴模式函数第34-35页
     ·EMD分解过程第35-37页
     ·EMD方法的正交性和完备性第37-39页
   ·支持向量机第39-42页
   ·基于IMF峭度和SVM的滚动轴承故障诊断第42-49页
     ·基于IMF峭度和SVM的滚动轴承故障诊断步骤第42页
     ·实验数据第42-44页
     ·实验信号分析第44-49页
   ·本章小结第49-50页
3 基于IMF包络样本熵和SVM的滚动轴承故障诊断第50-62页
   ·引言第50-51页
   ·熵的概念及发展第51-53页
   ·样本熵第53-54页
     ·样本熵计算第53页
     ·样本熵计算中参数的选取第53-54页
   ·基于IMF包络样本熵和SVM的滚动轴承故障诊断第54-61页
     ·基于IMF包络样本熵和SVM的滚动轴承故障诊断步骤第54-55页
     ·实验信号分析第55-61页
   ·本章小结第61-62页
4 层次熵在滚动轴承故障诊断中的应用研究第62-79页
   ·引言第62-63页
   ·样本熵计算及参数选择第63-64页
   ·多尺度熵概念第64页
   ·层次熵算法第64-66页
   ·基于层次熵和SVM的滚动轴承故障诊断第66-77页
     ·基于层次熵和SVM的滚动轴承故障诊断步骤第66页
     ·实验信号分析第66-77页
   ·三种特征参数分类性能比较第77-78页
   ·本章小结第78-79页
5 EMD和相关系数在滚动轴承早期故障检测与诊断中的应用第79-92页
   ·引言第79-80页
   ·相关系数的定义第80-81页
   ·基于EMD和相关系数的轴承早期故障检测步骤第81-82页
   ·实验信号分析第82-91页
     ·实验数据第82页
     ·基于EMD和相关系数的轴承早期故障检测第82-87页
     ·基于EMD和包络分析的轴承故障识别第87-91页
   ·本章小结第91-92页
6 希尔伯特振动分解在滚动轴承诊断中的应用第92-114页
   ·引言第92-93页
   ·希尔伯特振动分解第93-99页
     ·希尔伯特变换和解析信号表达第93-94页
     ·多分量组成的振动信号第94-95页
     ·HVD方法第95-97页
     ·HVD模拟分析第97-99页
   ·HVD和EMD仿真分析第99-107页
     ·基于波形匹配的端点延拓第100-102页
     ·所含分量频率相近时的HVD和EMD分解第102-103页
     ·含间断信号的HVD和EMD分解第103-105页
     ·含冲击信号的HVD和EMD分解第105-107页
   ·实验信号分析第107-113页
     ·基于HVD的滚动轴承故障诊断步骤第107页
     ·实验数据1第107-111页
     ·实验数据2第111-113页
   ·本章小结第113-114页
结论第114-116页
创新点摘要第116-117页
参考文献第117-129页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第129-130页
攻读博士学位期间参加的科研项目情况第130-131页
致谢第131-132页
作者简介第132-133页

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