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基于卷积滤波的轴承故障诊断方法研究

中文摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-24页
    1.1 选题意义第11-12页
    1.2 轴承故障诊断发展与现状第12-15页
        1.2.1 故障机理分析第13页
        1.2.2 故障信息获取与处理第13-14页
        1.2.3 故障状态识别第14-15页
    1.3 故障诊断的信号分析技术概述第15-21页
        1.3.1 时域分析方法第15-16页
        1.3.2 频域分析方法第16页
        1.3.3 时频分析方法第16-19页
        1.3.4 卷积滤波分析方法第19-21页
    1.4 本论文主要研究工作第21-24页
第二章 轴承故障失效形式分析及最小熵卷积滤波理论第24-41页
    2.1 引言第24页
    2.2 轴承主要故障形式第24-26页
    2.3 轴承动力学及振动信号特征第26-29页
        2.3.1 滚动轴承动力学分析第26-28页
        2.3.2 不同失效形式下故障振动信号特征第28-29页
    2.4 最小熵卷积滤波理论基础第29-38页
        2.4.1 熵、信息熵定义第29-30页
        2.4.2 FIR滤波器第30-31页
        2.4.3 最小熵解卷积方法及其实现第31-35页
        2.4.4 仿真分析第35-38页
            2.4.4.1 强背景噪声下仿真分析第35-37页
            2.4.4.2 滤波器长度参数影响分析第37-38页
    2.5 轴承故障特征卷积滤波思想与策略的提出第38-39页
        2.5.1 轴承故障特征卷积滤波思想第38-39页
        2.5.2 轴承故障特征卷积滤波策略第39页
    2.6 本章小结第39-41页
第三章 基于广义P算子稀疏准则下的卷积滤波方法及轴承故障诊断应用第41-65页
    3.1 引言第41-42页
    3.2 广义P算子稀疏准则下的卷积滤波方法第42-47页
        3.2.1 广义J_(p,q)算子思想与特性分析第42-44页
        3.2.2 广义P算子稀疏准则下的卷积滤波第44-45页
        3.2.3 归一化特征频率能量比第45-46页
        3.2.4 基于广义P算子稀疏准则下的卷积滤波轴承故障诊断方法第46-47页
    3.3 轴承故障仿真信号分析第47-51页
    3.4 轴承故障诊断应用第51-63页
        3.4.1 轴承全寿命周期加速实验信号分析第51-55页
        3.4.2 轮轨车辆轴承故障模拟实验第55-58页
        3.4.3 轮轨车辆轴承故障信号诊断第58-63页
            3.4.3.1 轮轨车辆轴承外圈故障信号诊断第58-60页
            3.4.3.2 轮轨车辆轴承滚动体故障信号诊断第60-61页
            3.4.3.3 轮轨车辆轴承内圈故障信号诊断第61-63页
    3.5 本章小结第63-65页
第四章 基于l_0范数正则下的卷积滤波方法及轴承故障诊断应用第65-84页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 基于l_0范数正则化的卷积滤波方法第66-74页
        4.2.1 平滑l_0范数原理第67-69页
        4.2.2 近似牛顿平滑l_0范数方法第69-72页
        4.2.3 基于l_0范数正则下的卷积滤波轴承故障诊断方法第72-74页
    4.3 轴承故障仿真信号分析第74-77页
        4.3.1 逆滤波器长度参数分析第74-76页
        4.3.2 强背景噪声下仿真分析第76-77页
    4.4 轴承故障诊断应用第77-83页
        4.4.1 轴承全寿命周期加速实验信号分析第77-78页
        4.4.2 轮轨车辆轴承故障信号诊断第78-83页
            4.4.2.1 轮轨车辆轴承外圈故障信号诊断第79-80页
            4.4.2.2 轮轨车辆轴承滚动体故障信号诊断第80-81页
            4.4.2.3 轮轨车辆轴承内圈故障信号诊断第81-83页
    4.5 本章小结第83-84页
第五章 总结与展望第84-86页
    5.1 总结第84-85页
    5.2 展望第85-86页
参考文献第86-93页
读硕士学位期间发表的论文及申请的专利第93-94页
致谢第94-95页

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