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自适应最稀疏时频分析方法在齿轮故障诊断中的应用
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自适应最稀疏时频分析方法在齿轮故障诊断中的应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-16页
第1章 绪论第16-22页
　　1.1 研究背景与意义第16-17页
　　1.2 齿轮故障诊断研究概况第17-19页
　　　　1.2.1 国内外研究现状第17-18页
　　　　1.2.2 故障特征提取存在的问题第18-19页
　　1.3 论文研究思路及内容安排第19-22页
　　　　1.3.1 论文的研究思路第19页
　　　　1.3.2 论文的内容安排第19-22页
第2章 齿轮的故障类型与故障诊断方法第22-29页
　　2.1 齿轮故障类型第22-23页
　　2.2 齿轮振动机理第23-24页
　　2.3 齿轮故障振动信号调制特征第24-25页
　　　　2.3.1 齿轮啮合频率调制现象第24-25页
　　　　2.3.2 齿轮固有频率调制现象第25页
　　2.4 常见的齿轮故障诊断方法第25-28页
　　　　2.4.1 时域分析方法第26页
　　　　2.4.2 谱分析方法第26-27页
　　　　2.4.3 时频分析方法第27-28页
　　2.5 本章小结第28-29页
第3章 自适应最稀疏时频分析方法第29-46页
　　3.1 ASTFA方法第29-33页
　　　　3.1.1 基本思想第29-30页
　　　　3.1.2 构建过完备字典库第30页
　　　　3.1.3 非线性优化问题的求解第30-33页
　　3.2 ASTFA方法仿真分析第33-41页
　　　　3.2.1 调幅信号分析第33-35页
　　　　3.2.2 调频信号分析第35-37页
　　　　3.2.3 调幅调频信号分析第37-39页
　　　　3.2.4 复合信号分析第39-41页
　　3.3 ASTFA方法的分解特性第41-45页
　　　　3.3.1 靶向分解特性第41-42页
　　　　3.3.2 高幅值比信号分解特性第42-45页
　　3.4 本章小结第45-46页
第4章 基于蛾火优化的自适应最稀疏时频分析方法第46-58页
　　4.1 ASTFA方法的缺陷第46-49页
　　4.2 基于蛾火优化的自适应最稀疏时频分析方法第49-54页
　　　　4.2.1 蛾火优化算法第49-53页
　　　　4.2.2 MFO-ASTFA方法的实施步骤第53-54页
　　4.3 MFO-ASTFA方法仿真分析第54-57页
　　　　4.3.1 低频率比信号第54-55页
　　　　4.3.2 含间歇噪声的调幅调频信号第55-56页
　　　　4.3.3 组合信号第56-57页
　　4.4 本章小结第57-58页
第5章 基于MFO-ASTFA和SDEO解调的行星轮系故障诊断方法第58-71页
　　5.1 引言第58-59页
　　5.2 对称差分能量算子第59-60页
　　5.3 基于MFO-ASTFA和SDEO的解调方法第60页
　　5.4 行星轮系故障仿真分析第60-68页
　　　　5.4.1 行星轮系故障信号模型第60-61页
　　　　5.4.2 故障仿真分析第61-68页
　　5.5 行星轮系实际故障诊断第68-70页
　　5.6 本章小结第70-71页
第6章 基于MFO-ASTFA和END的定轴齿轮故障诊断方法第71-88页
　　6.1 引言第71-72页
　　6.2 基于频谱移位的包络求解方法第72-75页
　　　　6.2.1 幅值调制与解调第72-73页
　　　　6.2.2 包络求解第73-75页
　　6.3 基于END的瞬时频率求解方法第75-81页
　　　　6.3.1 END方法的基本理论第75-78页
　　　　6.3.2 END方法仿真分析第78-81页
　　6.4 基于MFO-ASTFA和END的解调方法第81-82页
　　6.5 定轴齿轮故障诊断第82-87页
　　　　6.5.1 齿轮裂纹故障诊断第83-84页
　　　　6.5.2 齿轮断齿故障诊断第84-86页
　　　　6.5.3 正常齿轮振动信号分析第86-87页
　　6.6 本章小结第87-88页
结论与展望第88-90页
1 研究结论第88-89页
2 研究展望第89-90页
参考文献第90-95页
致谢第95-96页
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录第96-97页
附录B 攻读学位期间参与的科研项目第97页

本篇论文共97页，点击这进入下载页面。
 
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