基于小波变换的机械轴承磨损故障特征提取方法研究

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 问题的提出

1．2 滚动轴承故障诊断技术的发展现状

1．3 信号的特征提取常用时频分析方法

1．4 本文研究内容

1．5 本文结构安排

第2章 小波变换相关理论

2．1 小波变换理论基础

2．1．1 小波变换

2．1．2 小波包分解

2．2 基于小波变换的特征提取方法研究

2．2．1 近似熵算法

2．2．2 样本熵算法

2．2．3 排列熵算法

2．3 基于小波包的特征提取算法研究

2．3．1 能量谱

2．3．2 能量矩

2．4 小波基函数及分解层数的选择

2．4．1 小波基函数的选择

2．4．2 分解层数的确定

2．5 本章小结

第3章 基于小波变换的滚动轴承内圈故障特征提取

3．1 监测数据分析

3．1．1 监测数据采集的滚动轴承相关参数

3．1．2 监测数据时频分析

3．2 基于小波近似熵的特征提取及识别

3．2．1 特征提取

3．2．2 特征识别

3．3 基于小波样本熵的特征提取及识别

3．3．1 特征提取

3．3．2 特征识别

3．4 基于小波排列熵的特征提取及识别

3．4．1 特征提取

3．4．2 特征识别

3．5 基于小波变换的三种特征提取方法分析比较

3．6 本章小节

第4章 基于小波包的滚动轴承内圈故障特征提取

4．1 基于小波包能量谱的特征提取及识别

4．1．1 特征提取

4．1．2 特征识别

4．2 基于小波包能量矩的特征提取及识别

4．2．1 特征提取

4．2．2 特征识别

4．3 基于小波包变换的两种特征提取方法分析比较

4．4 基于标准数据集的特征提取方法比较

4．5 本章小节

总结与展望

总结

展望

致谢

参考文献