| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 小波包的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题主要研究内容与结构安排 | 第11-13页 |
| 2 轴承的故障类型及振动机理 | 第13-18页 |
| 2.1 滚动轴承的基本结构 | 第13页 |
| 2.2 滚动轴承故障类型与振动机理 | 第13-15页 |
| 2.2.1 滚动轴承故障类型 | 第13-14页 |
| 2.2.2 滚动轴承的振动机理 | 第14-15页 |
| 2.3 滚动轴承故障分析 | 第15-17页 |
| 2.3.1 滚动轴承故障振动特性 | 第15-16页 |
| 2.3.2 滚动轴承的频率 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 小波包分析与 EMD 方法的结合 | 第18-39页 |
| 3.1 小波分析理论 | 第18-21页 |
| 3.1.1 小波分析基本理论 | 第18-19页 |
| 3.1.2 小波分解与多分辨率分析 | 第19-21页 |
| 3.2 小波包分析 | 第21-23页 |
| 3.2.1 小波包定义 | 第21-22页 |
| 3.2.2 小波包空间分解 | 第22-23页 |
| 3.3 EMD 理论 | 第23-27页 |
| 3.3.1 瞬时频率 | 第23-24页 |
| 3.3.2 内模函数 | 第24-25页 |
| 3.3.3 EMD 筛分过程 | 第25-27页 |
| 3.4 基于小波去噪和 EMD 的分析方法 | 第27-32页 |
| 3.4.1 噪声对 EMD 方法的影响 | 第28-30页 |
| 3.4.2 小波去噪与 EMD 的结合 | 第30-32页 |
| 3.5 基于小波包和 EMD 的信号分析方法 | 第32-33页 |
| 3.6 基于改进小波包和 EMD 的信号分析方法 | 第33-38页 |
| 3.6.1 小波包算法中频率混淆 | 第33-35页 |
| 3.6.2 改进小波包变换算法 | 第35-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于小波包和 EMD 的滚动轴承故障诊断 | 第39-58页 |
| 4.1 滚动轴承故障试验台数据采集 | 第39-42页 |
| 4.2 小波包与 EMD 对轴承故障诊断 | 第42-47页 |
| 4.3 改进小波包与 EMD 对轴承故障诊断 | 第47-50页 |
| 4.4 小波包与 EEMD 的滚动轴承故障诊断 | 第50-57页 |
| 4.4.1 EEMD 基本原理 | 第51-52页 |
| 4.4.2 EMD 和 EEMD 的比较 | 第52-54页 |
| 4.4.3 小波包与 EEMD 故障流程 | 第54-55页 |
| 4.4.4 小波包与 EEMD 轴承实验数据分析 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 小波包与向量机的滚动轴承故障智能诊断 | 第58-69页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 支持向量机原理 | 第58-62页 |
| 5.2.1 线性支持向量机 | 第58-61页 |
| 5.2.2 非线性支持向量机 | 第61页 |
| 5.2.3 核函数 | 第61-62页 |
| 5.3 常量特征信息参数 | 第62页 |
| 5.4 基于多特征小波包支持向量机故障诊断基本步骤 | 第62-64页 |
| 5.5 试验分析 | 第64-68页 |
| 5.6 结论 | 第68页 |
| 5.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 小波包去噪 EMD 分解主程序 | 第76-81页 |
| 改进小波包与 EMD 主程序 | 第81-84页 |
| 小波包与 EEMD 主程序 | 第84-90页 |
| 在学研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |