| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
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目录
概
述
1.1滚动轴承故障诊断的意义
滚动轴承振动特性分析基础
1.2.1
滚动轴承振动源及信号特征
1.2.2
滚动轴承故障振动信号特点
滚动轴承故障诊断中几个关键问题的硏究现状
1.3.1
信号降噪方法的研究现状
1.3.2
特征增强方法的研究现状
1.3.3
解调方法的研究现状
1.3.3
早期微弱故障诊断的研究现状
基于IFNLM和SHO-AEO的轴承故障特征快速提取
NLM降噪算法
改进的快速NLM
降噪算法
2.2.1相似性度量标准的优化
2.2.2改进的核函数
2.2.3
IFNLM基本参数设置
2.2.4
IFNLM算法的性能分析
2.3基本能量算子回顾
2.3.1
Teager能量算子
2.3.2
对称差分能量算子(SDEO)
2.3.3
解析能量算子(AEO)
对称高阶差分解析能量算子(SHO-AEO)
2.4.1
SHO-AEO的理论推导
2.4.2
SHO-AEO阶次m的确定
2.4.3
SHO-AEO解调性能
IFNLM-SHOAEO方法的技术路线
2.6仿真验证和分析
2.6.1低噪声水平的轴承故障特征提取
2.6.2
中等噪声水平的轴承故障特征提取
2.6.3
高噪声水平的轴承故障特征提取
实验验证和分析
2.7.1
内圈故障特征提取
2.7.2
外圈故障特征提取
本章小结
基于HTFIF和k-SDAEO的轴承故障特征快提取
硬阈值快速迭代滤波HTFIF
3.1.1
HTFIF基本理论
3.1.2
性能比较
敏感IMF选择的L-KCA指标
3.2.1
L-KCA基本理论
3.2.2
性质讨论
k值改进的对称差分解析能量算子
3.3.1
k-SDAEO的基本原理
3.3.2
k-SDAEO的信噪比增强
所提HTFIF-k-SDAEO方法的步骤
仿真验证和分析
3.5.1
故障轴承的模拟信号
3.5.2
低噪声水平的轴承故障特征提取
3.5.3
高噪声水平的轴承故障特征提取
3.5.4
高噪声水平和谐波干扰并存的故障特征提取
实验验证和分析
3.6.1
实验装置
3.6.2
外圈故障特征提取
3.6.3
内圈故障特征提取
3.6.4
滚动体故障特征提取
本章小结
基于SOSO增强技术的滚动轴承微弱故障特征提取
增强算法的技术背景
IFNLM去噪算法的SOSO增强
4.2.1
SOSO_
IFNLM增强算法的实现
4.2.2
SOSO增强算法的性能
对称高阶频率加权能量算子
4.3.1
SHFWEO理论推导
4.3.2
SHFWEO性质讨论
SOSO_IFNLM-SHFWEO的技术路线
仿真验证和分析
实验验证和分析
4.6.1
实验一
4.6.2
实验二
本章小结
振动筛轴承单点故障诊断案列
振动筛试验平台
5.1.1
振动筛的结构和工作原理
5.1.2
直线振动筛轴承受力分析
5.1.3
振动信号采集系统
激振器轴承故障诊断试验
5.2.1试验内容
5.2.2
数据采集
5.2.3
试验结果分析
基于激振器故障轴承的算法比较
5.3.1
三种诊断方法的比较
5.3.2
三种能量算子的比较
本章小结
基于振动筛的复合故障诊断实例
SOSO_IFNLM-HTFIF-SHFWEO复合故障诊断方法
k-SHFWEO的理论推导
6.3振动筛轴承复合故障诊断实验
本章小结
滚动轴承故障诊断方法发展探讨
7.1成果总结
7.2发展探讨
参考文献