• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 齒輪傳動(dòng)故障診斷的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)11-14
• 1.2.1 齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷的發(fā)展歷程11
• 1.2.2 齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.3 發(fā)展趨勢(shì)14
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容14-15
• 1.4 本章小結(jié)15-16
• 第2章 齒輪傳動(dòng)故障及其振動(dòng)機(jī)理研究16-25
• 2.1 齒輪故障分類及其形成原因16-17
• 2.2 齒輪振動(dòng)的產(chǎn)生機(jī)理分析17-22
• 2.2.1 齒輪的基本振動(dòng)分析17-18
• 2.2.2 齒輪振動(dòng)信號(hào)的調(diào)制18-22
• 2.3 齒輪振動(dòng)的特點(diǎn)22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 齒輪傳動(dòng)故障診斷方法25-42
• 3.1 時(shí)域故障診斷方法25
• 3.2 頻域故障診斷方法25-27
• 3.3 小波分析方法27-30
• 3.3.1 連續(xù)小波變換27-28
• 3.3.2 小波變換離散化28-29
• 3.3.3 基于小波變換的信號(hào)消噪應(yīng)用29-30
• 3.4 小波包分析方法30-34
• 3.4.1 小波包定義30-32
• 3.4.2 小波包分解與重構(gòu)32
• 3.4.3 小波包分析實(shí)例仿真32-34
• 3.5 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾幕驹?/span>34-41
• 3.5.1 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴?/span>35-36
• 3.5.2 Hilbert解調(diào)原理36
• 3.5.3 EEMD分解方法的信號(hào)仿真36-38
• 3.5.4 基于EEMD的齒輪故障診斷38-41
• 3.6 本章小結(jié)41-42
• 第4章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識(shí)別42-49
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理42-44
• 4.1.1 神經(jīng)元42-43
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接類型43-44
• 4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式44-45
• 4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)45-46
• 4.4 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理46-47
• 4.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與齒輪故障模式識(shí)別47-48
• 4.6 本章小結(jié)48-49
• 第5章 齒輪傳動(dòng)故障信號(hào)采集與特征提取49-65
• 5.1 齒輪時(shí)域振動(dòng)信號(hào)的采集49-52
• 5.1.1 齒輪故障模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹49-50
• 5.1.2 信號(hào)采集50-52
• 5.2 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征提取方法52-53
• 5.3 振動(dòng)信號(hào)的頻域特征提取方法53-54
• 5.4 基于小波包分解的特征量提取54-59
• 5.5 基于EEMD方法的特征量提取59-64
• 5.6 本章小結(jié)64-65
• 第6章 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障診斷65-71
• 6.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模步驟65-66
• 6.2 小波包與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的齒輪故障診斷66-68
• 6.3 EEMD與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的齒輪故障診斷68-70
• 6.4 本章小結(jié)70-71
• 第7章 總結(jié)與展望71-73
• 7.1 總結(jié)71
• 7.2 展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻(xiàn)74-77
• 作者簡(jiǎn)介77
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文77-78

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