| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 液压系统故障诊断研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 液压系统故障诊断发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容以及结构安排 | 第12-15页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3.2 本文结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 液压数据采集与监测系统的构建 | 第15-21页 |
| 2.1 液压数据采集与监测系统组成和功能 | 第15-16页 |
| 2.2 PDA技术 | 第16-17页 |
| 2.3 液压数据采集分析系统设计 | 第17-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 液压信号常用分析方法研究 | 第21-45页 |
| 3.1 时域和频域分析法 | 第21页 |
| 3.2 小波分析法 | 第21-23页 |
| 3.3 EMD（经验模态分解） | 第23-26页 |
| 3.3.1 EMD算法原理 | 第23-25页 |
| 3.3.2 集成经验模态分解—EEMD | 第25-26页 |
| 3.4 LMD（局部均值分解） | 第26-32页 |
| 3.4.1 LMD算法原理 | 第27-30页 |
| 3.4.2 LMD算法研究方向 | 第30-32页 |
| 3.5 EMD和LMD算法对比 | 第32页 |
| 3.6 液压信号分解方法仿真 | 第32-44页 |
| 3.6.1 实验信号仿真分析 | 第32-40页 |
| 3.6.2 液压主管信号仿真分析 | 第40-44页 |
| 3.6.3 本节小结 | 第44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 液压系统故障诊断方法理论研究 | 第45-56页 |
| 4.1 液压信号故障辨识可行性研究 | 第45-46页 |
| 4.2 分类算法实现 | 第46-54页 |
| 4.2.1 最优分类平面 | 第46-47页 |
| 4.2.2 支持向量机理论 | 第47-49页 |
| 4.2.3 松弛变量和核函数 | 第49-50页 |
| 4.2.4 参数寻优 | 第50-51页 |
| 4.2.5 SVM多分类算法 | 第51-52页 |
| 4.2.6 SVM算法仿真研究 | 第52-54页 |
| 4.3 多元广义相关性分析 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于LMD-SVM辨识方法在液压系统故障诊断中应用 | 第56-68页 |
| 5.1 液压信号具体表现形式概述 | 第56-57页 |
| 5.2 基于改进LMD-SVM的液压信号辨识方法 | 第57-67页 |
| 5.2.1 液压故障辨识方法步骤 | 第57-58页 |
| 5.2.2 信号预处理 | 第58页 |
| 5.2.3 LMD分解结果 | 第58-62页 |
| 5.2.4 液压系统信号特征提取 | 第62-63页 |
| 5.2.5 SVM多分类方法 | 第63-64页 |
| 5.2.6 辨识结果及分析 | 第64-66页 |
| 5.2.7 广义相关系分析 | 第66-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75-76页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第76页 |