声明
摘要
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.1.1 课题研究背景
1.1.2 选题意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 振动检测法的应用
1.2.2 小波变换分析方法的应用
1.2.3 Hilbert-Huang变换方法的应用
1.2.4 其他信号分析方法的应用
1.2.5 故障模式识别方法的应用
1.3 论文研究内容
第2章 齿轮早期故障特征分析
2.1 引言
2.2 齿轮故障阶段划分
2.3 齿轮振动机理分析
2.3.1 齿轮振动的参数
2.3.2 齿轮振动的数学模型
2.4 齿轮早期故障特征
2.4.1 齿轮箱故障信号构成
2.4.2 齿轮故障的频谱特征
2.4.3 早期故障特征分析
2.5 本章小结
第3章 齿轮早期故障信号预处理
3.1 引言
3.2 小波变换去噪方法
3.2.1 小波阈值去噪法原理
3.2.2 阈值去噪情况的多样性
3.3 小波最优阈值去噪法
3.4 仿真实验分析
3.5 实测实验分析
3.5.1 实验系统介绍
3.5.2 实测信号去噪处理
3.6 本章小结
第4章 齿轮早期故障特征提取
4.1 引言
4.2 经验模式分解方法
4.2.1 基本模式分量限定条件
4.2.2 EMD算法原理
4.2.3 EMD方法端点效应
4.3 基于改进EMD方法的齿轮早期故障特征提取方法
4.3.1 分段三次Hermit插值法应用
4.3.2 极值截断处理与相关筛选法应用
4.3.3 改进EMD方法原理
4.4 仿真信号实验分析
4.5 实测信号实验分析
4.5.1 齿面磨损故障特征提取
4.5.2 齿根裂纹故障特征提取
4.6 本章小结
第5章 齿轮早期故障模式识别
5.1 引言
5.2 BP神经网络原理
5.2.1 BP网络的组成
5.2.2 BP算法原理
5.2.3 BP算法基本步骤
5.3 基于BP神经网络的齿轮早期故障诊断
5.3.1 故障特征参量选择
5.3.2 BP网络模型的建立与分析
5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的论文
致谢