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改进的小波阈值去噪算法及其在纸机滚动轴承故障诊断信号预处理中的应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-16页
   ·课题的背景及意义第11-12页
   ·纸机滚动轴承故障信号预处理方法研究现状第12-15页
   ·本文的主要工作及内容安排第15-16页
2 小波变换的理论基础第16-29页
   ·傅里叶变换第16页
   ·加窗傅里叶变换第16-18页
   ·小波变换第18-28页
     ·连续小波变换第18-19页
     ·离散小波变换第19-20页
     ·多分辨率分析及 Mallat 算法第20-25页
     ·常用小波函数简介第25-28页
   ·本章小结第28-29页
3 纸机滚动轴承的故障类型及故障诊断方法第29-32页
   ·纸机滚动轴承的基本结构第29页
   ·纸机常见滚动轴承故障类型及其特征频率计算第29-30页
   ·纸机滚动轴承故障诊断方法第30-31页
   ·本章小结第31-32页
4 改进的小波阈值去噪算法第32-68页
   ·改进的阈值去噪算法第32-43页
     ·现有阈值选取方法简介及探讨第32-34页
     ·自寻优最优阈值选取算法第34-35页
     ·终值选取方法第35-37页
     ·高频死去值的获取第37-38页
     ·最优阈值去噪方法简化方案第38-41页
     ·改进的阈值去噪算法实验第41-43页
   ·改进的阈值函数选取算法第43-52页
     ·现有阈值函数选取方法简介及探讨第43-47页
     ·最优阈值函数的概念第47页
     ·双自寻优去噪算法第47-52页
     ·改进的阈值函数去噪算法实验第52页
   ·改进的最优分解层数选取算法第52-58页
     ·最优分解层数的确定第54-55页
     ·自适应最优分解层数的获取第55-58页
   ·实验结果及分析第58-67页
     ·实验一第59-61页
     ·实验二第61-63页
     ·实验三第63-67页
   ·本章小结第67-68页
5 改进的小波阈值去噪算法在纸机滚动轴承故障诊断中的应用第68-74页
   ·实验数据来源第68页
   ·诊断步骤设计及实验数据验证第68-72页
   ·本章小结第72-74页
6 结论与展望第74-75页
   ·全文工作总结第74页
   ·未来工作展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-81页
攻读学位期间发表的学术论文第81页
攻读学位期间参与的工程项目第81-82页

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