| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第14页 |
| 1.2 滚动轴承故障振动信号特性分析基础 | 第14-18页 |
| 1.2.1 滚动轴承的基本组成结构 | 第14-15页 |
| 1.2.2 滚动轴承故障振动特性分析 | 第15-17页 |
| 1.2.3 轴承早期故障特性分析 | 第17-18页 |
| 1.3 课题相关方法国内外研究概况 | 第18-25页 |
| 1.3.1 滚动轴承特征提取方法研究现状 | 第18-23页 |
| 1.3.2 滚动轴承早期故障检测研究现状 | 第23-24页 |
| 1.3.3 滚动轴承早期故障诊断的研究现状 | 第24-25页 |
| 1.4 本文主要组织结构与研究内容 | 第25-28页 |
| 1.4.1 本文的组织结构 | 第25-26页 |
| 1.4.2 本文主要研究内容 | 第26-28页 |
| 第2章 基于多尺度符号动力学熵的滚动轴承故障位置特征提取方法 | 第28-52页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 多尺度熵和多尺度排列熵 | 第29-33页 |
| 2.2.1 多尺度熵 | 第29-31页 |
| 2.2.2 多尺度排列熵 | 第31-33页 |
| 2.3 多尺度符号动力学熵 | 第33-42页 |
| 2.3.1 符号动力学熵 | 第33-37页 |
| 2.3.2 仿真对比分析 | 第37-39页 |
| 2.3.3 多尺度符号动力学熵的定义 | 第39-40页 |
| 2.3.4 最优参数讨论 | 第40-42页 |
| 2.4 基于多尺度符号动力学熵和MRMR的故障位置特征提取方法 | 第42-45页 |
| 2.4.1 基于最大相关最小冗余(m RMR)的特征优选 | 第42-43页 |
| 2.4.2 最小二乘支持向量机(LSSVM) | 第43-44页 |
| 2.4.3 基于MSDE和mRMR故障位置特征提取流程 | 第44-45页 |
| 2.5 实验验证和分析 | 第45-51页 |
| 2.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第3章 基于层次模糊熵的滚动轴承故障程度特征提取方法 | 第52-69页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 多尺度模糊熵 | 第53-54页 |
| 3.2.1 模糊熵 | 第53-54页 |
| 3.2.2 多尺度模糊熵 | 第54页 |
| 3.3 层次模糊熵 | 第54-58页 |
| 3.3.1 层次分析 | 第54-56页 |
| 3.3.2 层次模糊熵 | 第56页 |
| 3.3.3 特征提取参数讨论 | 第56-57页 |
| 3.3.4 仿真对比分析 | 第57-58页 |
| 3.4 基于层次模糊熵和LS的故障程度特征提取方法 | 第58-67页 |
| 3.4.1 基于拉普拉斯分值(LS)的特征优选 | 第58-60页 |
| 3.4.2 基于HFE和LS故障程度特征提取方法 | 第60-61页 |
| 3.4.3 实验验证和分析 | 第61-67页 |
| 3.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第4章 滚动轴承的早期故障模型与早期故障检测 | 第69-95页 |
| 4.1 引言 | 第69页 |
| 4.2 滚动轴承单点早期故障的理论模型 | 第69-77页 |
| 4.2.1 滚动轴承外圈故障模型 | 第69-72页 |
| 4.2.2 滚动轴承内圈故障模型 | 第72-74页 |
| 4.2.3 滚动轴承滚动体故障模型 | 第74-77页 |
| 4.3 滚动轴承早期异常检测 | 第77-87页 |
| 4.3.1 常用异常检测指标及缺点 | 第78-79页 |
| 4.3.2 基于SDF的故障检测指标 | 第79-83页 |
| 4.3.3 基于CUSUM的早期异常报警 | 第83-85页 |
| 4.3.4 基于SDF和CUSUM的轴承早期故障检测流程 | 第85-87页 |
| 4.4 实验验证和分析 | 第87-94页 |
| 4.4.1 滚子轴承加速寿命故障实验验证 | 第87-91页 |
| 4.4.2 球轴承加速寿命故障实验验证 | 第91-94页 |
| 4.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 第5章 内禀特征尺度分解与共振稀疏分解的轴承早期故障诊断 | 第95-130页 |
| 5.1 引言 | 第95页 |
| 5.2 内禀特征尺度分解方法 | 第95-110页 |
| 5.2.1 常见自适应分解方法 | 第95-96页 |
| 5.2.2 内禀特征尺度分解方法 | 第96-104页 |
| 5.2.3 仿真数据实验 | 第104-110页 |
| 5.3 优选品质因子的共振稀疏分解方法 | 第110-116页 |
| 5.3.1 信号共振稀疏分解 | 第110-113页 |
| 5.3.2 共振稀疏分解的参数 | 第113-114页 |
| 5.3.3 基于CFR的品质因子Q优选准则 | 第114-116页 |
| 5.4 基于ICD与ORSSD的滚动轴承早期故障诊断 | 第116-118页 |
| 5.4.1 基于ICD和ORSSD的故障诊断流程 | 第116页 |
| 5.4.2 仿真验证 | 第116-118页 |
| 5.5 实验验证和分析 | 第118-129页 |
| 5.5.1 诊断实例一 | 第118-123页 |
| 5.5.2 诊断实例二 | 第123-129页 |
| 5.6 本章小结 | 第129-130页 |
| 结论 | 第130-133页 |
| 参考文献 | 第133-146页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第146-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |
| 个人简历 | 第151页 |
