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时变转速工况下行星齿轮箱故障诊断方法研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第12-28页
    1.1 课题背景和研究意义第12-15页
    1.2 行星齿轮箱故障特征建模研究进展第15-19页
        1.2.1 横向振云力建模分析第15-17页
        1.2.2 扭转振动建模分析第17-18页
        1.2.3 电流信号建模分析第18-19页
    1.3 非平稳故障特征提取方法研究进展第19-22页
        1.3.1 基于时频分析的时变转速工况下故障特征提取第19-22页
        1.3.2 基于阶次跟踪的故障特征提取第22页
    1.4 本论文的主要研究内容第22-25页
    1.5 论文章节安排第25-28页
2 时变转速工况下行星齿轮箱信号模型第28-42页
    2.1 引言第28页
    2.2 行星齿轮箱固有的复杂性第28-30页
    2.3 横向振动信号模型与故障特征第30-33页
        2.3.1 模型形式与故障特征频率第30-32页
        2.3.2 时变故障频率结构第32-33页
    2.4 扭转振动信号模型与故障特征第33-38页
        2.4.1 模型形式与故障特征频率第33-36页
        2.4.2 共振频率定位方法第36-37页
        2.4.3 时变故障频率结构第37-38页
    2.5 感应电机定子电流信号模型与故障特征第38-41页
        2.5.1 模型形式与故障特征频率第38-40页
        2.5.2 时变故障频率结构第40-41页
    2.6 本章小结第41-42页
3 基于重排时频分析的非平稳特征提取方法第42-56页
    3.1 引言第42页
    3.2 传统时频分布第42-45页
    3.3 基于横向振动信号重排小波尺度谱的故障诊断方法与应用第45-52页
        3.3.1 重排小波尺度谱第45-46页
        3.3.2 仿真分析第46-48页
        3.3.3 实验验证第48-52页
    3.4 工程应用案例第52-55页
    3.5 本章小结第55-56页
4 基于迭代广义重排的非平稳特征提取方法第56-70页
    4.1 引言第56页
    4.2 迭代广义重排时频分析方法第56-59页
        4.2.1 迭代广义解调理论第56-58页
        4.2.2 时频重排方法第58-59页
        4.2.3 迭代广义时频重排方法第59页
    4.3 仿真分析第59-65页
        4.3.1 复杂多分量信号仿真分析第59-62页
        4.3.2 行星齿轮箱横向振动信号仿真分析第62-65页
    4.4 实验验证第65-69页
    4.5 本章小结第69-70页
5 基于迭代广义同步压缩变化的非平稳特征提取方法第70-80页
    5.1 引言第70页
    5.2 迭代广义同步压缩变换方法第70-72页
        5.2.1 广义解调理论第70-71页
        5.2.2 同步压缩变换第71-72页
        5.2.3 迭代广义同步压缩变换方法流程第72页
    5.3 仿真分析第72-76页
    5.4 实验验证第76-79页
    5.5 本章小结第79-80页
6 基于时变幅值频率解调的故障诊断方法第80-88页
    6.1 传统行星齿轮箱幅值频率解调基础第80-82页
    6.2 时变幅值频率解调时频谱分析第82-83页
    6.3 仿真分析第83-85页
    6.4 实验验证第85-87页
    6.5 本章小结第87-88页
7 基于迭代广义阶比分析的故障诊断方法第88-98页
    7.1 基于迭代广义解调的阶比谱分析第88-89页
    7.2 仿真分析第89-91页
    7.3 实验验证第91-96页
    7.4 本章小结第96-98页
8 基于扭转共振时频边带分析的故障诊断方法第98-108页
    8.1 引言第98页
    8.2 重排短时Fourier变换和共振频率调制第98-99页
    8.3 仿真分析第99-101页
    8.4 实验验证第101-106页
    8.5 本章小结第106-108页
9基于感应电机电流分析的故障诊断方法第108-119页
    9.1 引言第108-109页
    9.2 空间向量模第109-111页
    9.3 迭代多项式调频小波变换第111-112页
    9.4 仿真第112-115页
    9.5 实验验证第115-118页
    9.6 本章小结第118-119页
10 结论与展望第119-122页
    10.1 结论第119-120页
    10.2 创新点第120页
    10.3 研究展望第120-122页
参考文献第122-130页
作者简历及在学研究成果第130-136页
学位论文数据集第136页

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