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改进经验模态分解及其在齿轮故障诊断中的应用研究

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改进经验模态分解及其在齿轮故障诊断中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-27页
  · 概述第11-13页
    · 引言第11-12页
    · 经验模态分解在齿轮故障诊断中的研究现状第12-13页
  · 齿轮故障信号的常用处理方法第13-23页
    · 引言第13-14页
    · 经验模态分解方法第14页
    · 短时Fourier变换第14-16页
    · 小波变换第16-18页
    · Wigner-Ville分布第18-20页
    · 信号的原子分解方法第20-22页
    · 信号的盲源分离技术第22-23页
  · 齿轮故障信号分析方法的局限性第23-24页
  · 本文研究方法及思路第24-25页
  · 论文主要内容第25-26页
  · 课题来源第26页
  · 本章小结第26-27页
第二章 经验模态分解基本理论第27-39页
  · 信号的特征参数第27-31页
    · 瞬时频率第27-28页
    · 信号的带宽第28-29页
    · 信号的时宽第29-30页
    · 本征模函数第30-31页
    · 时间特征尺度第31页
  · 经验模态分解原理第31-35页
    · 经验模态分解算法第31-34页
    · 经验模态分解的终止准则第34页
    · 伪本征模分量的判别第34-35页
  · 经验模态分解方法的不足第35-38页
    · 包络线的拟合过冲第35-36页
    · 经验模态分解的端点效应第36-38页
    · 模态混叠第38页
  · 本章小结第38-39页
第三章 灰色理论GM(1,1)模型及EMD端点延拓算法第39-47页
  · 灰色理论第39-40页
    · 灰色系统的基本概念第39页
    · 灰色系统的特点第39-40页
  · 灰色GM(1,1)模型第40-43页
    · 灰色预测第40页
    · 序列运算及生成数第40-41页
    · GM(1,1)模型第41-42页
    · GM(1,1)模型检验第42-43页
  · 端点效应的处理第43-45页
    · 引言第43-44页
    · 端点序列延拓算法原理第44-45页
  · 本章小结第45-47页
第四章 齿轮故障诊断的理论及方法第47-54页
  · 齿轮故障的产生机理第47-49页
    · 齿轮故障的主要形式第47-48页
    · 故障齿轮的动力学模型第48-49页
  · 齿轮故障诊断的原理及典型方法第49-51页
    · 齿轮故障诊断的一般原理第49-50页
    · 基于振动信号的诊断方法第50页
    · 基于扭振信号的诊断方法第50-51页
  · 齿轮故障信号的调制及其特点第51-53页
    · 振动信号的啮合频率的调制第51-52页
    · 齿轮振动信号的齿轮固有频率调制第52-53页
    · 齿轮箱体固有频率的调制第53页
  · 本章小结第53-54页
第五章 齿轮故障实验及故障信号特征提取第54-70页
  · 实验方案介绍第54-57页
    · 实验目的第54页
    · 实验装置简介第54-56页
    · 实验原理第56页
    · 实验注意事项第56-57页
  · 齿轮振动信号的特征频率第57-58页
    · 齿轮啮合频率第57页
    · 齿轮的故障冲击啮合频率第57-58页
  · 齿轮故障信号特征的提取方法第58-61页
    · 基于经验模态分解的希尔伯特变换第58-59页
    · 希尔伯特谱图及其边际谱第59-61页
  · EMD改进前后分解效果的对比第61-64页
  · 利用改进EMD提取齿轮故障特征第64-69页
    · 引言第64页
    · 故障齿轮故障特征提取第64-66页
    · 无故障齿轮的振动信号特征第66-69页
  · 本章小结第69-70页
第六章 结论和未来第70-72页
  · 结论第70页
  · 展望与未来第70-72页
参考文献第72-75页
致谢第75-76页
攻读硕士学位期间发表的论文第76 页

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