| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 课题的来源、目地及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 课题的来源 | 第10页 |
| 1.1.2 课题的目地和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.3 故障诊断机理的研究发展状况 | 第12-13页 |
| 1.2 同源信息融合技术的发展状况 | 第13-16页 |
| 1.2.1 全频谱( Full Spectrum )分析方法 | 第14页 |
| 1.2.2 全息谱( Holospectrum )分析方法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 全矢谱( Full Vector Spectrum )分析方法 | 第15-16页 |
| 1.3 时频分析方法的发展状况 | 第16-20页 |
| 1.3.1 短时傅里叶变换( Short-Time Fourier Transform, STFT ) | 第16-17页 |
| 1.3.2 维格纳分布( Wigner-Ville Distribution, WVD ) | 第17-18页 |
| 1.3.3 小波变换( Wavelet Transform, WT ) | 第18-19页 |
| 1.3.4 希尔伯特变换( Hilbert-Huang Transform, HHT ) | 第19-20页 |
| 1.4 局部均值分解(LMD)方法的发展状况及其应用 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的结构框架 | 第21-22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 局部均值分解( LMD )方法的基本算法及理论 | 第23-36页 |
| 2.1 概述 | 第23-26页 |
| 2.1.1 频率和瞬时频率 | 第24-25页 |
| 2.1.2 幅度调制(调幅,AM)和频率调制(调频,FM) | 第25-26页 |
| 2.2 局部均值分解 LMD 的数值算法 | 第26-31页 |
| 2.3 局部均值分解( LMD )方法的仿真信号分析 | 第31-34页 |
| 2.4 LMD 分析方法的特点 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 全矢局部均值分解( FVLMD )方法的提出及验证 | 第36-50页 |
| 3.1 全矢谱技术 | 第36-43页 |
| 3.1.1 全矢谱技术理论基础 | 第36-41页 |
| 3.1.2 全矢谱技术的数值算法 | 第41-43页 |
| 3.2 全矢局部均值分解( FVLMD )分析方法 | 第43-49页 |
| 3.2.1 全矢局部均值分解（LMD）方法及其算法 | 第43-45页 |
| 3.2.2 全矢局部均值分解( FVLMD )方法的仿真信号分析 | 第45-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 全矢局部均值分解方法在齿轮故障诊断中的应用 | 第50-56页 |
| 4.1 齿轮的失效形式及故障的频谱特征 | 第50-51页 |
| 4.2 全矢 LMD 分析方法在齿轮故障诊断中的应用 | 第51-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 全矢局部均值分解方法在轴承故障诊断中的应用 | 第56-63页 |
| 5.1 轴承 | 第56-58页 |
| 5.1.1 轴承的失效形式 | 第56页 |
| 5.1.2 滚动轴承的典型结构及其特征频率 | 第56-57页 |
| 5.1.3 滚动轴承的振动及其故障特征 | 第57-58页 |
| 5.2 全矢 LMD 分析方法在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第58-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 创新点及结论 | 第63-64页 |
| 6.1.1 创新点 | 第63页 |
| 6.1.2 结论 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 在校期间发表的学术论文及研究成果 | 第70页 |
