| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 主要符号说明 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.3 目的意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容及其思路 | 第15-16页 |
| 1.3.2 章节安排及内容概述 | 第16-18页 |
| 第二章 轴承故障诊断理论基础 | 第18-37页 |
| 2.1 滚动轴承故障机理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 滚动轴承的失效形式 | 第18-20页 |
| 2.1.2 滚动轴承的结构及振动机理 | 第20-21页 |
| 2.2 滚动轴承的故障特征分析 | 第21-25页 |
| 2.2.1 低频诊断的故障特征频率 | 第22-23页 |
| 2.2.2 高频诊断的固有振动频率 | 第23页 |
| 2.2.3 轴承故障引起的振动特性 | 第23-25页 |
| 2.3 共振解调原理与技术实现 | 第25-27页 |
| 2.3.1 共振解调技术原理 | 第25-26页 |
| 2.3.2 共振解调技术实现 | 第26-27页 |
| 2.4 最小熵解卷积 | 第27-30页 |
| 2.4.1 最小熵解卷积理论 | 第27-28页 |
| 2.4.2 实验数据来源 | 第28-29页 |
| 2.4.3 基于MED的故障诊断实现 | 第29-30页 |
| 2.5 谱峭度 | 第30-34页 |
| 2.5.1 谱峭度理论 | 第30-31页 |
| 2.5.2 工程数据来源 | 第31-32页 |
| 2.5.3 基于SK的故障诊断实现 | 第32-34页 |
| 2.6 小波包分解 | 第34-36页 |
| 2.6.1 小波包分解理论 | 第34-35页 |
| 2.6.2 基于小波包分解的故障诊断实现 | 第35-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 非局部均值算法及其参数优化 | 第37-53页 |
| 3.1 非局部均值算法在图形处理中的应用 | 第37-41页 |
| 3.1.1 NLM算法研究背景 | 第37-39页 |
| 3.1.2 NLM图像去噪算法 | 第39-41页 |
| 3.2 非局部均值算法在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第41-43页 |
| 3.2.1 非局部均值算法的一维实现 | 第41-43页 |
| 3.2.2 基于NLM的滚动轴承故障诊断 | 第43页 |
| 3.3 数据验证与结果分析 | 第43-45页 |
| 3.3.1 高信噪比信号分析 | 第43-44页 |
| 3.3.2 低信噪比信号分析 | 第44-45页 |
| 3.4 非局部均值算法的缺陷与不足 | 第45-46页 |
| 3.5 基于PSO参数优化的自适应NLM算法 | 第46-52页 |
| 3.5.1 标准粒子群优化算法 | 第46-47页 |
| 3.5.2 基于粒子群优化NLM的滚动轴承故障诊断模型 | 第47-49页 |
| 3.5.3 实验数据来源 | 第49-50页 |
| 3.5.4 模型验证与结果对比 | 第50-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 NLM权重包络谱的提出及应用 | 第53-69页 |
| 4.1 基于NLM权重包络谱的滚动轴承诊断 | 第53-58页 |
| 4.1.1 NLM权重包络谱诊断方法 | 第53-54页 |
| 4.1.2 传统NLM诊断与权重包络诊断的区别 | 第54-55页 |
| 4.1.3 模型验证与结果对比 | 第55-58页 |
| 4.2 权重包络谱的缺陷与不足 | 第58页 |
| 4.3 基于MED-权重包络谱的滚动轴承故障诊断 | 第58-62页 |
| 4.3.1 MED-NLM权重包络谱融合算法 | 第58-59页 |
| 4.3.2 实验数据来源 | 第59-60页 |
| 4.3.3 模型验证与结果分析 | 第60-62页 |
| 4.4 基于SK-权重包络谱的滚动轴承故障诊断 | 第62-65页 |
| 4.4.1 SK-NLM权重包络谱融合算法 | 第62-63页 |
| 4.4.2 实验数据来源 | 第63页 |
| 4.4.3 模型验证与结果分析 | 第63-65页 |
| 4.5 基于小波包分解与权重包络谱的滚动轴承故障特征增强 | 第65-68页 |
| 4.5.1 小波包分解-NLM权重包络谱融合算法 | 第65-67页 |
| 4.5.2 模型验证与结果分析 | 第67-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 基于虚拟仪器的故障诊断系统 | 第69-79页 |
| 5.1 虚拟仪器介绍 | 第69-70页 |
| 5.2 故障诊断系统硬件设计 | 第70-71页 |
| 5.3 软件规划设计和实现 | 第71-77页 |
| 5.3.1 软件规划设计 | 第71-73页 |
| 5.3.2 软件设计实现 | 第73-77页 |
| 5.4 测试数据分析 | 第77-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 结论与展望 | 第79-82页 |
| 6.1 结论 | 第79-80页 |
| 6.2 主要创新点 | 第80-81页 |
| 6.3 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文情况 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88页 |