| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第7页 |
| 1.2 小波的发展和研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 小波在滚动轴承故障诊断中的研究现状 | 第9页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和结构安排 | 第9-11页 |
| 2 小波分析理论 | 第11-21页 |
| 2.1 小波变换 | 第11-17页 |
| 2.1.1 连续小波变换 | 第12-14页 |
| 2.1.2 离散小波变换 | 第14-15页 |
| 2.1.3 二进小波变换 | 第15-17页 |
| 2.2 多分辨分析 | 第17页 |
| 2.3 有理多分辨分析 | 第17-18页 |
| 2.4 超完备有理小波变换 | 第18-21页 |
| 3 自适应有理小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第21-31页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 自适应有理离散小波变换 | 第21-23页 |
| 3.3 Hibert瞬时频率谱 | 第23-24页 |
| 3.4 基于自适应有理小波变换的故障诊断步骤 | 第24页 |
| 3.5 实验结果和分析 | 第24-30页 |
| 3.5.1 轴承内圈故障诊断 | 第24-27页 |
| 3.5.2 轴承外圈故障诊断 | 第27-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于有理双树复小波和SVM的滚动轴承故障分类方法 | 第31-39页 |
| 4.1 引言 | 第31-32页 |
| 4.2 有理双树复小波变换 | 第32-33页 |
| 4.3 支持向量机 | 第33-35页 |
| 4.4 有理双树复小波-SVM故障诊断方法 | 第35页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第35-38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 总结与展望 | 第39-41页 |
| 5.1 全文总结 | 第39页 |
| 5.2 展望 | 第39-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 附录 | 第46页 |