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附表索引
第1章 绪论
1.1 选题背景和意义
1.2 机械故障诊断技术简介
1.3 机械设备特征提取方法的发展现状分析
1.4 本论文主要研究内容及安排
第2章 集合经验模态分解原理和熵特征算法原理简介
2.1 引言
2.2 EMD原理
2.3 EEMD原理
2.4 熵特征的概念
2.5 本章小结
第3章 基于EEMD奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法
3.1 引言
3.2 EEMD与奇异值熵融合算法分析
3.3 基于 EEMD奇异值熵的滚动轴承诊断方法设计
3.4 实验与结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于SVD-EEMD和TEO能量谱的滚动轴承弱故障特征提取方法研究
4.1 引言
4.2 基本原理简介
4.3 基于SVD-EEMD和 TEO能量谱的弱故障特征提取方法设计
4.4 实验与结果分析
4.5 本章小结
第5章 基于EEMD与模糊信息熵的旋转机械故障辨识方法
5.1 引言
5.2 EEMD与模糊信息熵融合算法分析
5.3 基于EEMD与模糊信息熵的故障诊断方法
5.4 实验与结果分析
5.5 本章小结
总结与展望
总结
展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间发表的科研成果目录
附录B 参加科研项目情况