| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-11页 |
| ·问题提出 | 第6-7页 |
| ·分形理论研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文主要工作和内容 | 第9-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·本文的主要内容 | 第10-11页 |
| 第二章 分形与混沌理论概述 | 第11-16页 |
| ·分形的基本概念 | 第11-12页 |
| ·混沌吸引子和相轨迹 | 第12-13页 |
| ·分形维数及其测量方法 | 第13-16页 |
| ·豪斯多夫维数 | 第13-14页 |
| ·信息维数 | 第14页 |
| ·盒维数 | 第14-15页 |
| ·关联维数 | 第15-16页 |
| 第三章 计算关联维数的一般算法和改进算法 | 第16-25页 |
| ·关联维数计算的一般算法 | 第16-17页 |
| ·相空间重构 | 第17-20页 |
| ·时延嵌入重构相空间方法 | 第17-18页 |
| ·确定嵌入维数m 的方法 | 第18-19页 |
| ·确定时延参数 L 的方法 | 第19-20页 |
| ·定义关联积分函数 | 第20-21页 |
| ·确定关联维数 | 第21-23页 |
| ·关联维数自动计算的整体框架 | 第23页 |
| ·基于分形的旋转机械故障诊断程序的主要功能 | 第23-25页 |
| 第四章 相空间迭代奇异值分解降噪法 | 第25-31页 |
| ·噪声对关联维数计算的影响 | 第25-26页 |
| ·相空间迭代奇异值分解的信号降噪 | 第26-27页 |
| ·相空间迭代奇异值分解(ISVD)降噪仿真与实例分析 | 第27-31页 |
| 第五章 关联维数自动算法的典型信号仿真验证 | 第31-35页 |
| ·典型信号的关联维数自动计算 | 第31-33页 |
| ·Lorenz 吸引子的关联维数自动计算 | 第33-35页 |
| 第六章 五种不同旋转机械故障诊断实例分析 | 第35-58页 |
| ·齿轮裂纹故障诊断 | 第35-42页 |
| ·试验描述 | 第35页 |
| ·信号测试系统 | 第35-36页 |
| ·信号分析 | 第36-42页 |
| ·风机故障诊断实例分析 | 第42-46页 |
| ·试验描述 | 第42-43页 |
| ·信号分析 | 第43-46页 |
| ·滚动轴承诊断实例分析 | 第46-49页 |
| ·试验描述 | 第46-48页 |
| ·信号分析 | 第48-49页 |
| ·汽轮机诊断实例分析 | 第49-51页 |
| ·活塞压缩机诊断实例分析 | 第51-58页 |
| ·试验描述 | 第51-53页 |
| ·信号分析 | 第53-58页 |
| 第七章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·本文的结论 | 第58-59页 |
| ·研究工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第64页 |