| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 变量注释表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第16页 |
| 1.2 故障诊断的研究现状 | 第16-22页 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 | 第22-24页 |
| 2 HHT的基本理论 | 第24-43页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 希尔伯特黄变换 | 第24-28页 |
| 2.3 EMD的端点效应 | 第28-35页 |
| 2.4 EMD的模态混叠 | 第35-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 3 基于CEEMDAN分解的通风机轴承故障特征提取 | 第43-67页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 故障信号对比分析 | 第43-51页 |
| 3.3 基于CEEMDAN-能量的通风机轴承故障特征提取 | 第51-56页 |
| 3.4 基于CEEMDAN-排列熵的通风机轴承故障特征提取 | 第56-61页 |
| 3.5 基于CEEMDAN-加权排列熵的通风机轴承故障特征提取 | 第61-66页 |
| 3.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 4 基于阴性选择算法的通风机轴承故障预警 | 第67-80页 |
| 4.1 引言 | 第67页 |
| 4.2 阴性选择算法 | 第67-71页 |
| 4.3 固定半径阴性选择算法 | 第71-73页 |
| 4.4 可变半径阴性选择算法 | 第73-76页 |
| 4.5 基于CEEMDAN和阴性选择算法的通风机轴承故障预警 | 第76-79页 |
| 4.6 本章小结 | 第79-80页 |
| 5 基于CEEMDAN和ELM的通风机轴承故障诊断 | 第80-93页 |
| 5.1 引言 | 第80页 |
| 5.2 极限学习机 | 第80-84页 |
| 5.3 基于差分进化算法改进的极限学习机 | 第84-86页 |
| 5.4 基于DE-ELM的通风机轴承故障诊断 | 第86-92页 |
| 5.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 6 结论与展望 | 第93-95页 |
| 6.1 结论 | 第93页 |
| 6.2 展望 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-101页 |
| 作者简历 | 第101-103页 |
| 学位论文数据集 | 第103页 |
