• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-15
• 1 緒論15-20
• 1.1 研究背景及意義15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)17-19
• 1.3.1 故障提取方法17-18
• 1.3.2 模式識別方法18-19
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容19-20
• 2 旋轉(zhuǎn)機械常見故障及分析方法20-36
• 2.1 故障診斷與產(chǎn)生原因20-21
• 2.2 齒輪的振動產(chǎn)生機理21-22
• 2.3 實驗平臺搭建22-29
• 2.3.1 共用實驗設(shè)備22-23
• 2.3.2 變速器試驗臺23-27
• 2.3.3 減速機試驗臺27-29
• 2.4 振動信號分析方法29-35
• 2.4.1 時域統(tǒng)計參數(shù)29-32
• 2.4.2 時頻分析32-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 3 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD）在變速器試驗臺的應(yīng)用36-50
• 3.1 EMD基本概念36-39
• 3.1.1 解析信號36-37
• 3.1.2 瞬時頻率37-38
• 3.1.3 本征模態(tài)函數(shù)38-39
• 3.2 EMD原理39-42
• 3.3 EEMD原理42-44
• 3.3.1 模糊熵概念43-44
• 3.4 基于EEMD算法的變速器故障實驗44-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 4 EMD端點效應(yīng)的優(yōu)化及其在變速器中的應(yīng)用50-65
• 4.1 EMD端點效應(yīng)現(xiàn)象50-51
• 4.2 端點效應(yīng)的優(yōu)化51-57
• 4.2.1 GRNN延拓法51-54
• 4.2.2 BLCC延拓算法54-56
• 4.2.3 拼接入EMD優(yōu)化端點效應(yīng)56-57
• 4.3 基于優(yōu)化后的EMD的變速器故障實驗57-64
• 4.3.1 仿真實驗57-61
• 4.3.2 實測實驗61-64
• 4.4 本章小結(jié)64-65
• 5 提升小波的優(yōu)化及其在減速機試驗臺的應(yīng)用65-83
• 5.1 小波分析理論65-69
• 5.1.1 傅里葉變換65-66
• 5.1.2 小波變換基礎(chǔ)66-67
• 5.1.3 連續(xù)小波變換67-69
• 5.2 第二代小波理論69-71
• 5.2.1 第二代小波原理69-70
• 5.2.2 預測器與更新器70-71
• 5.3 相鄰系數(shù)方法降噪71-72
• 5.4 基于優(yōu)化后的提升小波在減速機中故障特征提取72-82
• 5.4.1 仿真實驗72-76
• 5.4.2 實測實驗76-82
• 5.5 本章小結(jié)82-83
• 6 基于支持向量機的旋轉(zhuǎn)機械智能診斷研究83-97
• 6.1 支持向量機理論83-89
• 6.1.1 線性支持向量機83-86
• 6.1.2 非線性支持向量機86-88
• 6.1.3 核函數(shù)與支持向量機參數(shù)88-89
• 6.2 基于遺傳算法的支持向量機89-91
• 6.3 GA-SVM應(yīng)用旋轉(zhuǎn)機械故障診斷91-96
• 6.4 本章小結(jié)96-97
• 7 總結(jié)與展望97-99
• 7.1 全文總結(jié)97-98
• 7.2 展望98-99
• 參考文獻99-103
• 作者簡歷103

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