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基于短时奇异谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

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基于短时奇异谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-12页
第1章 绪论第12-24页
  1.1 课题背景第12-14页
    1.1.1 课题来源第12页
    1.1.2 课题意义第12-14页
  1.2 滚动轴承故障诊断技术的研究现状第14-19页
    1.2.1 基于传统振动分析的故障诊断方法第14-15页
    1.2.2 基于现代信号处理的故障诊断技术第15-18页
    1.2.3 基于数据驱动的智能故障诊断技术第18-19页
  1.3 奇异值分级理论在故障诊断中的应用第19-21页
  1.4 主要研究内容第21-24页
第2章 基于短时奇异值分解的特征提取算法第24-52页
  2.1 引言第24页
  2.2 奇异值分解理论简介第24-29页
    2.2.1 奇异值分解的定义第25-26页
    2.2.2 奇异值分解的性质第26-28页
    2.2.3 奇异值分解的应用第28-29页
  2.3 滚动轴承故障信号特征分析第29-39页
    2.3.1 滚动轴承基本结构特征第29-31页
    2.3.2 滚动轴承点蚀故障模型第31-33页
    2.3.3 滚动轴承故障信号分析第33-39页
  2.4 基于短时奇异值分解的特征提取第39-50页
    2.4.1 滑移短时矩阵序列构架第39-41页
    2.4.2 基于短时奇异谱的特征提取第41-47页
    2.4.3 特征提取关键参数讨论第47-50页
  2.5 本章小结第50-52页
第3章 基于短时奇异谱分析的信号滤波降噪第52-80页
  3.1 引言第52页
  3.2 基于短时奇异谱分析的故障信息提取第52-58页
    3.2.1 主奇异值特征序列构建第53-55页
    3.2.2 轴承系统固有频率提取第55-57页
    3.2.3 故障信号噪声成分提取第57-58页
  3.3 基于故障特征信息提取的滤波器设计第58-71页
    3.3.1 FIR滤波器设计基础第59-61页
    3.3.2 最优FIR带通滤波器设计第61-63页
    3.3.3 滤波器关键参数判定准则第63-66页
    3.3.4 仿真信号滤波降噪分析第66-71页
  3.4 基于噪声提取的LMS自适应滤波器设计第71-78页
    3.4.1 LMS自适应滤波器原理介绍第71-74页
    3.4.2 基于噪声估计的自适应滤波器设计第74-75页
    3.4.3 自适应滤波器降噪分析第75-78页
  3.5 本章小结第78-80页
第4章 基于主奇异值特征提取的信号稀疏表示第80-104页
  4.1 引言第80页
  4.2 稀疏表示理论及算法第80-84页
    4.2.1 稀疏逼近及稀疏表示第80-81页
    4.2.2 匹配追踪算法基本原理第81-84页
  4.3 基于K-SVD算法的自适应字典构建第84-94页
    4.3.1 K-SVD字典训练算法第85-88页
    4.3.2 自适应原子字典构建第88-94页
  4.4 基于自适应原子字典的信号稀疏表示第94-102页
    4.4.1 基于MP算法的信号稀疏表示第94-99页
    4.4.2 基于功率估计的迭代终止条件第99-102页
  4.5 本章小结第102-104页
第5章 实验验证与分析第104-131页
  5.1 引言第104页
  5.2 单列深沟球轴承实验第104-115页
    5.2.1 实验设备及对象第104-108页
    5.2.2 试验方案和操作流程第108-109页
    5.2.3 试验结果分析第109-115页
  5.3 单列圆锥滚子轴承实验第115-129页
    5.3.1 试验设备及对象第115-118页
    5.3.2 试验操作流程第118-120页
    5.3.3 实验结果分析第120-129页
  5.4 本章小结第129-131页
第6章 总结与展望第131-134页
  6.1 全文总结第131-132页
  6.2 主要创新点第132-133页
  6.3 研究展望第133-134页
参考文献第134-142页
攻读博士学位期间主要的研究成果第142页

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