齿轮箱振动信号降噪及特征提取方法研究

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齿轮箱振动信号降噪及特征提取方法研究

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齿轮箱振动信号降噪及特征提取方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
第一章绪论	第14-20页
1.1 引言	第14页
1.2 故障诊断方法	第14-15页
1.3 信号处理方法研究现状	第15-17页
1.3.1 双树复小波变换研究现状	第15页
1.3.2 变分模态分解研究现状	第15-16页
1.3.3 高阶累积量研究现状	第16-17页
1.4 本文研究的主要思路和内容	第17-19页
1.4.1 本文研究思路	第17-18页
1.4.2 本文解决的问题及主要研究内容	第18-19页
1.5 课题项目来源	第19-20页
第二章高阶累积量和粒子群优化相关介绍	第20-32页
2.1 高阶统计量	第20-25页
2.1.1 高阶统计量定义	第20-22页
2.1.2 高阶累积量简化定义	第22-23页
2.1.3 高阶矩和高阶累积量的估计	第23页
2.1.4 在MATLAB中的实现与应用	第23-25页
2.2 粒子群算法理论基础	第25-30页
2.2.1 基本理论	第25-26页
2.2.2 算法流程及参数设置	第26页
2.2.3 核心代码	第26-28页
2.2.4 不同分解层仿真信号对比验证	第28-30页
2.3 本章小结	第30-32页
第三章参数优化变分模态分解和高阶累积量在齿轮箱故障诊断中的应用	第32-52页
3.1 经验模态分解(EMD)	第32-36页
3.1.1 经验模态分解算法	第32-34页
3.1.2 经验模态分解方法的不足	第34-36页
3.2 变分模态分解(VMD)	第36-38页
3.2.1 变分模态分解算法	第36-37页
3.2.2 本章方法具体实施步骤	第37-38页
3.3 仿真对比分析	第38-42页
3.4 实验对比分析	第42-51页
3.4.1 无故障实验信号分析	第42-47页
3.4.2 故障实验信号分析	第47-51页
3.5 本章小结	第51-52页
第四章自适应双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱信号去噪和故障特征提取方法.	第52-90页
4.1 双树复小波变换相关理论	第52-58页
4.1.1 离散小波变换	第52-53页
4.1.2 双树复小波变换	第53-58页
4.2 阈值去噪原理及概述	第58-61页
4.2.1 基本概述	第58页
4.2.2 阈值去噪原理	第58-59页
4.2.3 双树复小波变换的软、硬阈值法去噪效果比较	第59-61页
4.3 降噪理论基础	第61-63页
4.3.1 理论分析	第61-62页
4.3.2 实施步骤	第62-63页
4.4 仿真结果对比分析	第63-79页
4.4.1 典型信号降噪仿真	第63-76页
4.4.2 调幅-调频信号仿真	第76-79页
4.5 实验结果对比分析	第79-89页
4.6 本章小结	第89-90页
第五章自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断	第90-106页
5.1 引言	第90页
5.2 实施步骤和流程	第90-91页
5.3 仿真结果分析	第91-100页
5.3.1 调制信号仿真	第91-94页
5.3.2 调制-载波信号仿真	第94-97页
5.3.3 调幅-调频信号仿真	第97-100页
5.4 实验结果分析	第100-104页
5.5 本章小结	第104-106页
第六章总结和展望	第106-110页
6.1 总结	第106-108页
6.1.1 本人工作总结	第106-108页
6.1.2 创新点	第108页
6.2 展望	第108-110页
参考文献	第110-113页
致谢	第113-114页
攻读硕士期间发表的论文	第114页

本篇论文共114页，点击这进入下载页面。

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