| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 前言 | 第10-15页 |
| 1 选题的目的和意义 | 第10页 |
| 2 滚动轴承故障诊断的基本内容和方法 | 第10-11页 |
| 3 滚动轴承故障诊断技术的发展及现状 | 第11-13页 |
| 4 本论文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第一章 滚动轴承故障机理及振动机理 | 第15-25页 |
| 1.1 滚动轴承的基本失效形式 | 第15-16页 |
| 1.2 滚动轴承的故障机理 | 第16-17页 |
| 1.2.1 滚动轴承结构及工作原理 | 第16-17页 |
| 1.2.2 滚动轴承故障机理及振动类型 | 第17页 |
| 1.3 滚动轴承的振动机理 | 第17-22页 |
| 1.3.1 轴承刚度变化引起的振动 | 第18页 |
| 1.3.2 由滚动轴承的运动副引起的振动 | 第18-20页 |
| 1.3.3 滚动轴承元件的固有频率 | 第20页 |
| 1.3.4 与滚动轴承安装有关的振动 | 第20-21页 |
| 1.3.5 滚动轴承故障所产生的振动 | 第21-22页 |
| 1.3.6 滚动轴承振动的频谱结构 | 第22页 |
| 1.4 滚动轴承振动信号的拾取 | 第22-24页 |
| 1.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 滚动轴承在时域和频域中的传统诊断方法 | 第25-34页 |
| 2.1 信号的时域分析 | 第25-28页 |
| 2.1.1 时域统计方法 | 第25-27页 |
| 2.1.2 时域统计特征参数提取结果 | 第27-28页 |
| 2.1.3 时域平均方法 | 第28页 |
| 2.2 信号的频域分析 | 第28-33页 |
| 2.2.1 频域特征参数法 | 第28-29页 |
| 2.2.2 自功率谱分析 | 第29-30页 |
| 2.2.3 希尔伯特包络分析 | 第30-31页 |
| 2.2.4 实验数据的自功率谱分析 | 第31-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 小波分析及其在信号去噪中的应用 | 第34-52页 |
| 3.1 小波定义和性质 | 第34-36页 |
| 3.2 连续小波变换 | 第36-37页 |
| 3.3 离散小波变换 | 第37-38页 |
| 3.4 多分辨率分析及Mallat算法 | 第38-46页 |
| 3.4.1 多分辨率分析思想 | 第39页 |
| 3.4.2 一维正交多分辨率分析及Mallat算法 | 第39-46页 |
| 3.5 基于小波分析的信号阈值去噪 | 第46-51页 |
| 3.5.1 阈值去噪方法 | 第46-48页 |
| 3.5.2 信号去噪 | 第48-49页 |
| 3.5.3 滚动轴承振动信号的去噪结果与分析 | 第49-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 小波包分析在振动信号特征提取中的应用 | 第52-62页 |
| 4.1 小波包基本理论 | 第52-56页 |
| 4.1.1 小波包理论分析 | 第53-54页 |
| 4.1.2 小波包的空间分解 | 第54-55页 |
| 4.1.3 小波包算法 | 第55-56页 |
| 4.2 基于小波包分析的振动信号特征提取 | 第56-60页 |
| 4.2.1 小波包频带能量特征提取的方法 | 第57-58页 |
| 4.2.2 滚动轴承振动信号特征提取的结果与分析 | 第58-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 基于模糊模式识别的滚动轴承故障诊断 | 第62-70页 |
| 5.1 模糊数学基础 | 第62-66页 |
| 5.1.1 模糊子集、隶属函数和隶属度 | 第62-64页 |
| 5.1.2 模糊关系、模糊矩阵和模糊变换 | 第64-65页 |
| 5.1.3 择近原则 | 第65-66页 |
| 5.2 模糊模式识别方法 | 第66-67页 |
| 5.3 滚动轴承故障的模糊模式识别结果与分析 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 发表文章目录 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 详细摘要 | 第76-82页 |