改进的EMD在齿轮箱故障诊断中的研究与验证
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·选题意义 | 第9-10页 |
| ·故障诊断的研究现状 | 第10-11页 |
| ·齿轮箱故障诊断的研究现状 | 第11-13页 |
| ·经验模态分解方法的国内外研究动态 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-16页 |
| 2 齿轮箱故障特性及常用的振动分析方法 | 第16-26页 |
| ·齿轮箱的故障机理分析 | 第17-21页 |
| ·齿轮故障的主要形式和原因 | 第17-18页 |
| ·齿轮的固有特性 | 第18-19页 |
| ·滚动轴承故障的主要形式和原因 | 第19-20页 |
| ·轴承的固有特性 | 第20-21页 |
| ·齿轮箱的振动分析方法 | 第21-25页 |
| ·时频域统计特征 | 第22页 |
| ·频谱分析 | 第22-23页 |
| ·时频分析技术 | 第23-24页 |
| ·包络解调分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 经验模态分解的分析与改进 | 第26-43页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·经验模态分解的理论基础 | 第26-30页 |
| ·解析信号 | 第26-28页 |
| ·瞬时频率 | 第28-29页 |
| ·固有模态函数（IMF） | 第29-30页 |
| ·经验模态分解的原理 | 第30-34页 |
| ·经验模态分解的主要性质 | 第34-36页 |
| ·完备性 | 第34页 |
| ·近似正交性 | 第34-35页 |
| ·自适应性 | 第35-36页 |
| ·经验模态分解方法的端点效应问题及处理方法 | 第36-38页 |
| ·端点效应的机理与影响 | 第36-37页 |
| ·抑制端点效应的方法 | 第37-38页 |
| ·改进 EMD | 第38-42页 |
| ·小波包降噪预处理 | 第38-40页 |
| ·EMD 分解 | 第40-41页 |
| ·相关系数 | 第41页 |
| ·选择不同消失矩的 db 系小波降噪 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 4 齿轮箱的故障诊断实验及分析 | 第43-64页 |
| ·齿轮箱的故障诊断实验系统 | 第43-47页 |
| ·齿轮箱故障诊断实验平台 | 第43-46页 |
| ·齿轮箱的传感器的安装及故障设置 | 第46-47页 |
| ·齿轮箱振动信号的分析 | 第47-57页 |
| ·正常信号的分析 | 第47-49页 |
| ·断齿故障的信号分析 | 第49-52页 |
| ·内圈故障信号分析 | 第52-53页 |
| ·轴承外圈故障信号分析 | 第53-55页 |
| ·轴承保持架故障信号分析 | 第55-57页 |
| ·故障的诊断分析 | 第57-62页 |
| ·对比与分析 | 第57-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 5 基于 BP 神经网络的故障识别的验证 | 第64-69页 |
| ·故障诊断的模型的建立 | 第64-65页 |
| ·BP 神经网络的故障诊断 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 6 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第69-70页 |
| ·今后研究工作的展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
