| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 滚动轴承振动信号特征提取方法研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 基于时域分析的特征提取方法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于频域分析的特征提取方法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于时频分析的特征提取方法 | 第15-18页 |
| 1.3 经验小波变换方法及其研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 经验小波变换理论基础 | 第22-31页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 经验小波变换 | 第22-25页 |
| 2.2.1 EWT频带划分方法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 EWT算法理论 | 第24-25页 |
| 2.3 算法性能分析 | 第25-30页 |
| 2.3.1 谐波叠加信号 | 第25-27页 |
| 2.3.2 调幅调频信号 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于峭度优化无参经验小波变换的滚动轴承故障诊断方法 | 第31-44页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基于无参尺度空间法的经验小波变换 | 第32-35页 |
| 3.2.1 利用尺度空间法确定频谱边界 | 第32-34页 |
| 3.2.2 经验小波变换分解 | 第34-35页 |
| 3.3 峭度优化无参经验小波变换算法描述 | 第35-36页 |
| 3.4 仿真与实验分析 | 第36-43页 |
| 3.4.1 数值仿真 | 第36-40页 |
| 3.4.2 实验验证 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于改进自适应无参经验小波变换和稀疏降噪的滚动轴承故障诊断方法 | 第44-61页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 稀疏编码收缩算法 | 第44-46页 |
| 4.3 改进自适应无参经验小波变换和稀疏降噪算法描述 | 第46-50页 |
| 4.4 仿真与实验分析 | 第50-60页 |
| 4.4.1 数值仿真 | 第50-55页 |
| 4.4.2 实验验证 | 第55-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于Lab VIEW平台的滚动轴承故障诊断系统设计 | 第61-70页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 系统设计 | 第61-67页 |
| 5.2.1 系统功能 | 第61-62页 |
| 5.2.2 传感器选型及测点布置 | 第62-63页 |
| 5.2.3 软件设计 | 第63-67页 |
| 5.3 工程应用 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
