| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文研究的背景与意义 | 第9页 |
| ·相关技术介绍及研究现状 | 第9-13页 |
| ·旋转机械故障信号微弱特征的特点 | 第10页 |
| ·时频分析技术和非平稳信号分析的研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内外旋转机械故障诊断发展现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 旋转机械故障特征的常用诊断技术 | 第14-22页 |
| ·机械振动信号的监测 | 第14-15页 |
| ·机械振动基础 | 第14-15页 |
| ·振动信号监测的一般步骤 | 第15页 |
| ·故障信号幅域分析方法 | 第15-17页 |
| ·有量纲参数 | 第15-16页 |
| ·无量纲参数 | 第16-17页 |
| ·故障信号时域分析方法 | 第17-18页 |
| ·时域同步分析 | 第17页 |
| ·自相关分析 | 第17-18页 |
| ·互相关分析 | 第18页 |
| ·故障信号频域分析方法 | 第18-21页 |
| ·傅立叶变换分析方法 | 第19页 |
| ·功率谱分析方法 | 第19-20页 |
| ·倒频谱分析方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 小波变换在非平稳信号微弱特征提取中的应用 | 第22-37页 |
| ·小波去噪 | 第22-28页 |
| ·小波变换理论 | 第22-23页 |
| ·小波阈值去噪基本原理 | 第23-25页 |
| ·一种改进的小波阈值去噪方法 | 第25-28页 |
| ·基于 Morlet 小波的微弱特征提取 | 第28-36页 |
| ·奇异值分解理论 | 第28-29页 |
| ·Morlet 小波变换 | 第29-30页 |
| ·带宽与尺度参数优化 | 第30-34页 |
| ·实例分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 HHT 变换在非平稳信号微弱特征提取中的应用 | 第37-52页 |
| ·HHT 变换 | 第37-42页 |
| ·本征模态函数 | 第37-39页 |
| ·EMD 分解的过程与算法 | 第39-41页 |
| ·Hilbert 谱和边际谱 | 第41-42页 |
| ·基于SVD与小波变换相结合的 HHT 微弱特征提取技术 | 第42-47页 |
| ·基于SVD与小波变换的信号预处理 | 第42-44页 |
| ·滤波去噪后的 HHT 分析 | 第44-47页 |
| ·实例分析 | 第47-50页 |
| ·Morlet 小波变换与 HHT 方法的对比分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 发表文章目录 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 详细摘要 | 第58-66页 |
