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摘 要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1引言
1.2 故障诊断方法
1.3 信号处理方法研究现状
1.3.1 双树复小波变换研究现状
1.3.2 变分模态分解研究现状
1.3.2 高阶累积量研究现状
1.4 本文研究的主要思路和内容
1.4.1 本文研究思路
1.4.2 本文解决的问题及主要研究内容
1.5 课题项目来源
第二章 高阶累积量和粒子群优化相关介绍
2.1 高阶统计量
2.1.1 高阶统计量定义
2.1.2 高阶累积量简化定义
2.1.3 高阶矩和高阶累积量的估计
2.1.4 在MATLAB中的实现与应用
2.2 粒子群算法理论基础
2.2.1 基本理论
2.2.2 算法流程及参数设置
2.2.3 核心代码
2.2.4 不同分解层仿真信号对比验证
2.3 本章小结
第三章 参数优化变分模态分解和高阶累积量在齿轮箱故障诊断中的应用
3.1 经验模态分解（EMD）
3.1.1 经验模态分解算法
3.1.2 经验模态分解方法的不足
3.2 变分模态分解（VMD）
3.2.1 变分模态分解算法
3.2.2 本章方法具体实施步骤
3.3 仿真对比分析
3.4 实验对比分析
3.4.1无故障实验信号分析
3.4.2 故障实验信号分析
3.5 本章小结
第四章 自适应双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱信号去噪和故障特征提取方法
4.1双树复小波变换相关理论
4.1.1 离散小波变换
4.1.2 双树复小波变换
4.2 阈值去噪原理及概述
4.2.1 基本概述
4.2.2 阈值去噪原理
4.2.3 双树复小波变换的软、硬阈值法去噪效果比较
4.3 降噪理论基础
4.3.1 理论分析
4.3.2 实施步骤
4.4 仿真结果对比分析
4.4.1 典型信号降噪仿真
4.4.2 调幅-调频信号仿真
4.5 实验结果对比分析
4.6 本章小结
第五章 自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断
5.1 引言
5.2 实施步骤和流程
5.3 仿真结果分析
5.3.1 调制信号仿真
5.3.2 调制-载波信号仿真
5.3.3 调幅-调频信号仿真
5.4 实验结果分析
5.5本章小结
第六章 总结和展望
6.1 总结
6.1.1 本人工作总结
6.1.2 创新点
6.2 展望
参考文献
致 谢
攻读硕士期间发表的论文
