| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 主要符号表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·滚动轴承故障诊断技术研究概述 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·现阶段研究中仍存在的主要问题 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容与论文结构安排 | 第15-17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 研究对象分析与振动信号采集 | 第17-23页 |
| ·研究对象分析 | 第17-20页 |
| ·滚动轴承的结构及振动机理 | 第17-18页 |
| ·滚动轴承的失效形式 | 第18-19页 |
| ·滚动轴承故障设置 | 第19-20页 |
| ·实验设计 | 第20-22页 |
| ·试验平台简介 | 第20页 |
| ·测试系统及测点布置 | 第20-21页 |
| ·实验数据采集 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于 EMD 方法的轴承振动信号降噪 | 第23-36页 |
| ·EMD 基本理论 | 第23-27页 |
| ·本征模式函数 | 第23-24页 |
| ·EMD 筛选过程 | 第24-25页 |
| ·EMD 基本性质 | 第25-27页 |
| ·EMD 降噪 | 第27-31页 |
| ·基于阈值处理的 EMD 降噪方法 | 第27-29页 |
| ·基于滤波处理的 EMD 降噪方法 | 第29-30页 |
| ·降噪性能评估指标 | 第30-31页 |
| ·算法实现与实验分析 | 第31-35页 |
| ·算法实现步骤 | 第31页 |
| ·仿真信号的降噪处理 | 第31-34页 |
| ·实测滚动轴承振动信号的降噪 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于主元分析的轴承故障检测与特征提取 | 第36-50页 |
| ·主元分析 | 第36-39页 |
| ·主元分析的基本原理 | 第36-37页 |
| ·主元的计算与选取 | 第37-38页 |
| ·统计量及故障检测模型 | 第38-39页 |
| ·建立 PCA 模型 | 第39-42页 |
| ·全速度振动信号的特征选择 | 第39-41页 |
| ·建立 PCA 故障检测模型 | 第41-42页 |
| ·滚动轴承故障检测与特征提取 | 第42-48页 |
| ·变转速振动信号的时域特征 | 第42-45页 |
| ·滚动轴承故障检测 | 第45-47页 |
| ·轴承故障特征提取 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于改进 K-近邻的轴承故障模式识别与诊断 | 第50-59页 |
| ·K-近邻分类器 | 第50-53页 |
| ·最近邻决策规则 | 第50-52页 |
| ·K-近邻分类器 | 第52-53页 |
| ·K-近邻参数选择 | 第53-56页 |
| ·距离度量方法 | 第53-55页 |
| ·近邻参数 | 第55-56页 |
| ·轴承故障模式识别与诊断 | 第56-58页 |
| ·算法实现步骤 | 第56-57页 |
| ·轴承实验与结果分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 附录Ⅰ轴承仿真信号降噪程序清单 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第67页 |