声明
致谢
变量注释表
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 电机轴承故障诊断的研究现状
1.2.2 电机轴承故障特征提取研究现状
1.2.3 电机轴承故障模式识别研究现状
1.3 本文的主要内容
2 电机滚动轴承故障诊断机理
2.1 滚动轴承的主要失效形式
2.2 电机滚动轴承振动机理
2.2.1 滚动轴承的固有振动频率
2.2.2 滚动轴承故障特征频率
2.3 电机滚动轴承故障诊断试验仿真平台
2.4 本章小结
3 基于EEMD与能量矩的电机轴承特征提取方法研究
3.1.1 瞬时频率
3.1.2 EMD基本原理
3.2 集合模态分解（EEMD）
3.2.1 集合模态分解（EEMD）原理
3.3 集合模态分解（EEMD）与经验模态分解（EMD）实验分析
3.4 IMF能量矩故障特征提取
3.5 本章小结
4 基于EEND联合SOM神经网络故障诊断研究
4.1 SOM神经网络的基本理论
4.2 SOM基本结构
4.3 自组织特征映射网络的工作原理
4.3.1 聚类依据
4.3.2 竞争关系与归一化
4.4.1 自组织特征映射网络的算法步骤
4.4.2 SOM神经网络参数设置[58]
4.5 基于SOM的电机滚动轴承故障模式识别
4.6 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文原创性声明
学位论文数据集
