基于信号处理的齿轮箱故障诊断方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 时频分析法研究现状和发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.3.1 传统时频分析法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 自适应时频分析法 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究工作 | 第13-15页 |
| 第二章 齿轮箱故障基本理论 | 第15-21页 |
| 2.1 齿轮箱故障 | 第15页 |
| 2.2 齿轮故障 | 第15-18页 |
| 2.2.1 齿轮故障类型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 齿轮振动信号模型 | 第16-18页 |
| 2.3 滚动轴承故障 | 第18-20页 |
| 2.4 转子故障 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 解析经验模态分解法 | 第21-45页 |
| 3.1 经验模态分解的基本理论 | 第21-27页 |
| 3.1.1 时间特征尺度 | 第21页 |
| 3.1.2 瞬时频率 | 第21-22页 |
| 3.1.3 内禀模态函数 | 第22-23页 |
| 3.1.4 经验模态分解算法 | 第23-26页 |
| 3.1.5 经验模态分解的特点 | 第26-27页 |
| 3.2 经验模态方法存在的缺陷 | 第27-33页 |
| 3.2.1 过包络、欠包络 | 第27页 |
| 3.2.2 端点效应 | 第27-30页 |
| 3.2.3 内禀模态函数判据问题 | 第30-33页 |
| 3.3 解析经验模态分解法 | 第33-44页 |
| 3.3.1 总体平均经验模态分解法 | 第36页 |
| 3.3.2 解析模式分解法 | 第36-38页 |
| 3.3.3 解析经验模态分解法 | 第38-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 小波局部均值分解法 | 第45-61页 |
| 4.1 局部均值分解方法的基本理论 | 第45-47页 |
| 4.1.1 局部均值分解方法的算法 | 第45-47页 |
| 4.1.2 乘积函数 | 第47页 |
| 4.2 小波局部均值分解法 | 第47-55页 |
| 4.2.1 局部均值分解的模态混淆现象 | 第47-50页 |
| 4.2.2 小波分解法 | 第50页 |
| 4.2.3 小波局部均值分解方法 | 第50-55页 |
| 4.3 小波局部均值分解法在转子故障诊断中的应用 | 第55-60页 |
| 4.3.1 诊断过程 | 第55-59页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于极值点对称模态分解的能量算子解调法 | 第61-71页 |
| 5.1 极值点对称模态分解方法 | 第61-65页 |
| 5.1.1 极值点对称模态分解法的算法 | 第61-63页 |
| 5.1.2 仿真信号分析 | 第63-65页 |
| 5.2 能量算子解调法 | 第65页 |
| 5.3 基于极值点对称模态分解的能量算子解调法 | 第65-66页 |
| 5.4 齿轮故障诊断中应用实例 | 第66-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 主要工作与结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
