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滚动轴承故障诊断的特征模态分解法研究

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

滚动轴承故障特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1故障类型识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2故障特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2.1传统信号处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2.2小波变换方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2.3神经网络方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3特征参数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

模态分解方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1模态分解理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2模态分解方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2.1时域模态分解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.2频域模态分解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3模态分解在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.4模态分解的优势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

基于特征模态分解的滚动轴承故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1特征模态分解流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2故障诊断模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2.2模态分解步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.3特征选择与整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3实验设计与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3.1实验设备与环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3.2数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.4结果讨论与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.5应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

特征模态分解算法优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1算法性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2现有方法不足分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3改进策略与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3.1算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3.2软件实现细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.3.3实验验证与调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

结论与展望．．．．．．