文摘
英文文摘
1 绪论
1.1 课题的来源、研究背景与意义
1.1.1 课题的来源
1.1.2 课题的研究背景与意义
1.2 设备状态监测与故障诊断方法综述
1.2.1 设备状态监测与故障诊断的意义
1.2.2 基于振动信号处理技术的设备状态监测与故障诊断
1.3 机械故障机理及振动信号处理方法研究综述
1.3.1 轮齿齿根扩展裂纹研究综述
1.3.2 振动信号处理技术的进展
1.3.3 时域同步平均噪声抑制技术
1.3.4 自适应降噪技术
1.3.5 研究现状分析总结
1.4 论文主要内容和章节安排
2 轮齿齿根扩展裂纹故障机理及信号特征表征研究
2.1 引言
2.2 问题的提出
2.3 轮齿齿根扩展裂纹啮合刚度计算方法
2.3.1 轮齿齿根裂纹扩展计算模型
2.3.2 基于能量法的轮齿齿根扩展裂啮合刚度计算方法
2.3.3 轮齿齿根裂纹啮合刚度计算方法的对比
2.3.4 轮齿齿根裂纹扩展时啮合刚度的变化分析
2.4 齿轮动力传动系统动力学模型
2.5 早期故障微弱特征信号提取及分析
2.5.1 齿轮动力传动系统振动响应分析
2.5.2 早期故障微弱特征信号提取及分析
2.5.3 参数指标分析
2.6 机械故障振动信号模型
2.7 本章小结
3 变周期信号时域同步平均噪声抑制算法
3.1 引言
3.2 时域同步平均技术概述
3.3 相位累积误差分析
3.3.1 相位误差的定义
3.3.2 相位误差的分类及效应
3.4 变周期信号时域同步平均噪声抑制算法
3.4.1 FFT-FS细化谱分析
3.4.2 变周期信号时域同步平均噪声抑制算法
3.4.3 数字模拟仿真验证
3.4.4 算法在直齿轮故障特征信号提取中的应用
3.5 本章小结
4 基于集合相位校正的时域平均噪声抑制算法
4.1 引言
4.2 基于集合相位校正的时域平均噪声抑制算法
4.2.1 经验模式分解算法
4.2.2 动态时间规整算法
4.2.3 基于集合相位校正的时域平均噪声抑制算法
4.3 数字模拟仿真验证
4.3.1 数字模拟仿真信号描述
4.3.2 转速波动对信号的影响分析
4.3.3 时域平均算法抑制噪声效果的对比
4.4 算法在斜齿轮故障特征信号提取中的应用
4.5 本章小结
5 基于进化论规则的自适应消噪算法及其特性研究
5.1 引言
5.2 自适应消噪技术概述
5.3 进化论自适应滤波器消噪算法
5.3.1 进化论规则简介
5.3.2 基于进化论规则的自适应消噪算法
5.4 进化论自适应消噪算法特性及其影响因素研究
5.4.1 模拟仿真信号消噪性能研究
5.4.2 算法消噪性能评价研究
5.4.3 滤波长度对消噪性能的影响
5.4.4 进化系数对消噪性能的影响
5.4.5 滤波参数的选取
5.5 本章小结
6 基于进化论自适应消噪算法的微弱特征信号分离算法
6.1 引言
6.2 蜂窝式进化论自适应消噪算法
6.2.1 蜂窝式进化论新规则
6.2.2 蜂窝式进化论自适应消噪算法
6.3 蜂窝式进化论自适应消噪算法特性研究
6.3.1 数字模拟仿真信号描述
6.3.2 蜂窝式进化论白适应消噪算法消噪效果
6.3.3 蜂窝式进化论自适应消噪算法收敛速度
6.3.4 蜂窝层数对消噪算法的影响
6.3.5 蜂窝式进化论自适应消噪算法的实验验证
6.4 增强型滤波及冲击性机械故障特征信号的提取
6.4.1 小波降噪技术
6.4.2 增强型滤波算法
6.4.3 数字模拟仿真验证
6.4.4 算法在轴承故障特征信号提取中的应用
6.5 本章小结
7 结论与展望
7.1 论文结论
7.2 论文创新点
7.3 研究展望
致谢
参考文献
附 录
A.作者在攻读博士学位期间发表的论文目录
B.作者在攻读博士学位期间参加的科研项目
C.作者在攻读博士学位期间获得的奖项