| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 齿轮箱故障诊断技术综述 | 第10-13页 |
| 1.4 本课题主要研究内容和工作 | 第13-15页 |
| 第二章 齿轮振动机理及常见故障特征分析 | 第15-22页 |
| 2.1 齿轮啮合振动机理分析 | 第15-18页 |
| 2.1.1 齿轮啮合振动的产生 | 第15-16页 |
| 2.1.2 齿轮啮合振动的传递路径 | 第16-17页 |
| 2.1.3 齿轮啮合振动机理 | 第17-18页 |
| 2.2 齿轮常见故障模式及特征频率计算 | 第18-21页 |
| 2.2.1 常见的故障模式 | 第18-20页 |
| 2.2.2 齿轮箱特征频率计算 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于振动信号的齿轮箱故障诊断方法研究 | 第22-34页 |
| 3.1 时域分析法 | 第22-27页 |
| 3.1.1 时域统计特征参数 | 第22-25页 |
| 3.1.2 时域同步平均法 | 第25-27页 |
| 3.2 频域分析法 | 第27-32页 |
| 3.2.1 幅值谱和功率谱分析法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 细化谱分析法 | 第28-29页 |
| 3.2.3 包络谱分析法 | 第29-31页 |
| 3.2.4 倒频谱分析法 | 第31-32页 |
| 3.3 可靠性评估 | 第32-33页 |
| 3.3.1 归一化小波信息熵 | 第32页 |
| 3.3.2 归一化小波信息熵的可靠度 | 第32-33页 |
| 3.4 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于虚拟仪器的齿轮振动信号采集分析系统 | 第34-65页 |
| 4.1 系统总体方案设计 | 第34-38页 |
| 4.1.1 齿轮传动在线监测系统设计 | 第34-36页 |
| 4.1.2 齿轮传动离线故障分析系统设计 | 第36-37页 |
| 4.1.3 软件设计平台 | 第37-38页 |
| 4.2 硬件设计 | 第38-43页 |
| 4.2.1 传感器的选择及测点选择 | 第38-40页 |
| 4.2.2 恒流信号适调器的选择 | 第40-41页 |
| 4.2.3 数据采集卡的选择 | 第41-42页 |
| 4.2.4 光电编码器的选择 | 第42-43页 |
| 4.3 系统参数设置模块 | 第43-46页 |
| 4.4 时域同步平均及时域指标计算 | 第46-48页 |
| 4.4.1 时域参数趋势分析 | 第47页 |
| 4.4.2 时域同步平均及参数计算 | 第47-48页 |
| 4.5 频域分析 | 第48-57页 |
| 4.5.1 幅值谱及功率谱分析 | 第49-50页 |
| 4.5.2 包络谱分析 | 第50-52页 |
| 4.5.3 倒频谱分析 | 第52页 |
| 4.5.4 小波包分析 | 第52-54页 |
| 4.5.5 可靠性评估 | 第54-55页 |
| 4.5.6 数据管理模块及帮助模块 | 第55-57页 |
| 4.6 系统测试及结果分析 | 第57-64页 |
| 4.6.1 齿轮传动故障诊断试验台 | 第57-58页 |
| 4.6.2 诊断结果及分析 | 第58-64页 |
| 4.7 小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于最佳小波包分解和HMM的齿轮故障模式识别 | 第65-73页 |
| 5.1 振动信号能量特征提取 | 第65-69页 |
| 5.1.1 小波包分解理论 | 第66页 |
| 5.1.2 基于最佳小波包分解的自动提取特征 | 第66-69页 |
| 5.2 HMM的基本理论和建模 | 第69-72页 |
| 5.2.1 HMM的基本理论 | 第69-70页 |
| 5.2.2 HMM的建模与识别结果分析 | 第70-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |