| 第一章 序言 | 第1-9页 |
| ·课题来源与背景 | 第7页 |
| ·工程监测与故障诊断研究的主要内容、实质性工作简介 | 第7-8页 |
| ·非线性振动产生的原因 | 第8-9页 |
| 第二章 滚动轴承故障诊断领域相关理论方法评述 | 第9-12页 |
| ·信号的分解 | 第9页 |
| ·对研究方法的分析 | 第9-12页 |
| 第三章 滚动轴承的故障机理研究 | 第12-23页 |
| ·故障机理的含义及发展状况简述 | 第12页 |
| ·诊断措施 | 第12-13页 |
| ·状态监测的内容 | 第12-13页 |
| ·监测信号的选取 | 第13页 |
| ·规划决策 | 第13页 |
| ·滚动轴承的主要故障 | 第13-23页 |
| ·滚动轴承构造简介 | 第13-14页 |
| ·常见异常 | 第14页 |
| ·造成异常的主要原因 | 第14-15页 |
| ·滚动轴承故障的振动信号产生机理 | 第15-16页 |
| ·滚动轴承振动信号的特征频率分析 | 第16-23页 |
| 第四章 算法分析与仪器设计 | 第23-56页 |
| ·系统组成 | 第24-29页 |
| ·硬件-数据采集系统 | 第24-27页 |
| ·软件 | 第27-29页 |
| ·信号频率抽取,幅值重构 | 第29-41页 |
| ·统计方法 | 第30-39页 |
| ·小波方法提取信号频率和重构信号幅值 | 第39-41页 |
| ·时间序列模型定阶与参数估计 | 第41-47页 |
| ·确定AR 阶数 | 第42页 |
| ·AR 参数估计 | 第42-43页 |
| ·确定MA 阶数 | 第43页 |
| ·MA 参数估计 | 第43-45页 |
| ·模型种类识别 | 第45-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-47页 |
| ·基于神经网络的故障诊断方法 | 第47-53页 |
| ·神经网络模型 | 第47-49页 |
| ·BP 算法的主要缺欠及改进算法 | 第49-51页 |
| ·样本数据的提取方法-仿真实验 | 第51-53页 |
| ·软件设计部分小节 | 第53页 |
| ·其他程序及仪器操作简介 | 第53-56页 |
| ·频率识别 | 第53-54页 |
| ·仪器操作简介 | 第54-56页 |
| 第五章 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 摘要 | 第59-62页 |
| Abstract | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65页 |