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滚动轴承故障特征增强方法与状态预测研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-16页
   ·研究滚动轴承故障增强方法和状态预测的意义及现状第9-10页
   ·滚动轴承故障诊断的振动分析方法第10-13页
   ·灰色系统及灰色预测理论第13-14页
   ·Matlab简介第14页
   ·论文的主要工作和安排第14-16页
2 滚动轴承传统故障诊断方法研究第16-32页
   ·滚动轴承结构、故障特征简介第16-18页
     ·结构及特征频率第16-17页
     ·滚动轴承故障信号特征第17-18页
   ·信号的调制与解调第18-20页
   ·Hilbert变换第20-21页
   ·小波包分解及峭度第21-22页
     ·小波包分解基础理论第21-22页
     ·峭度第22页
   ·经验模式分解第22-25页
   ·滚动轴承传统故障诊断方法分析第25-31页
     ·实验测试第25-27页
     ·Hilbert包络谱第27-28页
     ·EMD-Hilbert包络谱第28-29页
     ·小波包-Hilbert包络谱第29-31页
   ·传统分析方法的不足第31页
   ·本章小结第31-32页
3 小波包-坐标变换滚动轴承故障增强方法的研究与工程应用第32-49页
   ·主成分分析与独立分量分析第32-36页
     ·主成分分析第32-33页
     ·独立分量分析第33-35页
     ·二者的比较第35-36页
   ·对主成分分析和独立分量分析的几何意义研究第36-37页
   ·一种小波包-坐标变换滚动轴承故障增强方法第37-39页
   ·小波包-坐标变换方法的仿真分析第39-41页
   ·工程应用第41-48页
     ·实验测试第41-42页
     ·传统方法分析第42-46页
     ·故障特征增强方法分析第46-48页
   ·本章小结第48-49页
4 GM(1,1)预测模型存在的缺陷及其改进第49-59页
   ·GM(1,1)预测模型第49-51页
   ·GM(1,1)建模机理以及存在的缺陷第51-53页
   ·一种新的GM(1,1)改进模型第53-55页
   ·改进GM(1,1)模型算例分析第55-57页
     ·指数型增长序列第55页
     ·一般增长序列分析第55-57页
   ·改进算法的不足第57-58页
   ·本章小结第58-59页
5 GM(1,1)模型改进算法在滚动轴承状态预测中的应用第59-66页
   ·机械设备状态预测简介第59-60页
   ·机械设备的振动值作为灰色数据的合理性第60-62页
   ·工程应用第62-65页
   ·本章小结第65-66页
6 结论与展望第66-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间发表学术论文第72-73页
致谢第73-76页

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