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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--局部特征尺度分解方法及其在机械故障诊断中的应用研究
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局部特征尺度分解方法及其在机械故障诊断中的应用研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
Abstract第7-9页
插图索引第14-18页
附表索引第18-19页
第1章 绪论第19-29页
    1.1 课题研究的背景和意义第19页
    1.2 基于时频分析的旋转故障诊断研究现状第19-25页
        1.2.1 小波分析第20-22页
        1.2.2 希尔伯特-黄变换第22-23页
        1.2.3 局部均值分解第23-25页
    1.3 本文主要研究思路与研究内容第25-29页
        1.3.1 本文研究思路第25-26页
        1.3.2 论文研究内容和章节安排第26-29页
第2章 局部特征尺度分解(LCD)方法第29-40页
    2.1 引言第29-30页
    2.2 经验模态分解第30-32页
    2.3 LCD方法第32-34页
        2.3.1 ISC定义第32页
        2.3.2 LCD过程第32-34页
    2.4 LCD与EMD比较分析第34-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第3章 基于均值曲线改进的LCD方法及理论第40-59页
    3.1 引言第40-41页
    3.2 基于分段多项式的改进局部特征尺度分解(ILCD)第41-48页
        3.2.1 ILCD过程第41-42页
        3.2.2 EMD, LCD与ILCD对比分析第42-45页
        3.2.3 ILCD在转子碰摩故障诊断中的应用第45-48页
    3.3 广义局部特征尺度分解(GLCD)第48-57页
        3.3.1 均值曲线的选择第48-50页
        3.3.2 GIMF分量的定义第50-51页
        3.3.3 GLCD方法第51-52页
        3.3.4 仿真分析第52-55页
        3.3.5 GIMF判据及GLCD分解能力研究第55-57页
    3.4 本章小结第57-59页
第4章 LCD模态混叠解决方法第59-80页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 模态混叠与基于噪声辅助的数据分析方法第60-61页
    4.3 部分集成局部特征尺度分解方法第61-69页
        4.4.1 集成局部特征尺度分解(ELCD)第62-63页
        4.4.2 PELCD算法第63-64页
        4.4.3 仿真与实测信号分析第64-69页
    4.4 完备总体平均局部特征尺度分解方法第69-79页
        4.3.1 CELCD方法第69-71页
        4.3.2 CEEMDAN与CELCD比较分析第71-76页
        4.3.3 CELCD在转子碰摩故障诊断中的应用第76-79页
    4.5 本章小结第79-80页
第5章 内禀尺度分量瞬时频率估计与解调方法研究第80-104页
    5.1 引言第80-81页
    5.2 瞬时频率估计方法第81-90页
        5.2.1 希尔伯特变换与标准希尔伯特变换第81-82页
        5.2.2 能量算子解调第82-83页
        5.2.3 经验包络法(EE)第83-86页
            5.2.3.1 经验调幅调频分解第83-84页
            5.2.3.2 经验包络法第84-86页
        5.2.4 直接正交法(DQ)第86页
        5.2.5 归一化正交(NQ)第86-87页
        5.2.6 仿真信号对比分析第87-90页
    5.3 基于LCD的经验包络解调在机械故障诊断中的应用第90-95页
        5.3.1 滚动轴承试验数据分析第91-94页
        5.3.2 齿轮试验数据分析第94-95页
    5.4 基于GLCD与归一化正交解调方法在故障诊断中的应用第95-103页
        5.4.1 改进的经验调幅调频分解(IEAD)第96-97页
        5.4.2 仿真信号分析第97-100页
        5.4.3 试验信号分析第100-103页
    5.5 本章小结第103-104页
第6章 基于LCD和熵理论的旋转机械故障振动信号特征提取方法第104-135页
    6.1 引言第104页
    6.2 熵与复杂性理论第104-107页
    6.3 样本熵与多尺度熵第107-113页
        6.3.1 样本熵的定义第107页
        6.3.2 参数的选取第107-108页
        6.3.3 多尺度熵第108-109页
        6.3.4 基于多尺度熵的滚动轴承故障诊断第109-111页
        6.3.5 多尺度熵在转子故障诊断中的应用第111-113页
    6.4 模糊熵与多尺度模糊熵第113-125页
        6.4.1 模糊熵算法第113-116页
        6.4.2 多尺度模糊熵第116页
        6.4.3 参数的选取与影响第116-118页
        6.4.4 滚动轴承故障诊断的多尺度模糊熵方法第118-125页
            6.4.4.1 基于LCD, 模糊熵和SVM的滚动轴承故障诊断第119-121页
            6.4.4.2 多尺度模糊熵在滚动轴承故障诊断中的应用第121-125页
    6.5 排列熵与多尺度排列熵第125-133页
        6.5.1 排列熵算法第126页
        6.5.2 PE参数的选取及对结果的影响第126-128页
        6.5.3 多尺度排列熵定义第128-129页
        6.5.4 多尺度排列熵在滚动轴承故障诊断中的应用第129-131页
        6.5.5 基于LCD和排列熵的滚动轴承故障诊断第131-133页
    6.6 本章小结第133-135页
第7章 基于LCD和模式识别的旋转机械智能故障诊断方法第135-158页
    7.1 引言第135-136页
    7.2 基于变量预测模型的模式识别方法第136-137页
    7.3 基于LCD, 奇异值分解和VPMCD的机械故障诊断方法第137-140页
        7.3.1 基于LCD, SVD和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法第137-139页
        7.3.2 基于LCD, SVD和VPMCD的齿轮故障诊断方法第139-140页
    7.4 基于PELCD, 拉普拉斯分值和VPMCD的滚动轴承故障诊断第140-149页
        7.4.1 基于PELCD的特征量提取第140-143页
        7.4.2 基于拉普拉斯分值的特征选择第143-145页
        7.4.3 基于PELCD, LS和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法第145-149页
    7.5 基于MFE, LS和VPMCD的滚动轴承故障诊断第149-156页
    7.6 本章小结第156-158页
结论与展望第158-161页
参考文献第161-178页
致谢第178-180页
附录A 攻读学位期间发表和录用论文目录第180-183页
附录B 参与的课题与科研项目第183页

 
 
论文编号BS2971625,这篇论文共183
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