机械诊断现代信号处理及故障识别关键技术研究

摘要 
1 绪论 9-17
    1.1 引言 9-13
        1.1.1 进行设备状态监测和故障诊断的意义 10-12
        1.1.2 设备监测与诊断的目标 12-13
    1.2 设备监测与故障诊断技术的发展、现状及展望 13-14
        1.2.1 故障诊断的基本过程和原理 13
        1.2.2 设备监测与故障诊断技术的发展、现状 13-14
        1.2.3 设备监测与故障诊断技术的发展趋势 14
    1.3 关于课题的研究方案 14-17
        1.3.1 课题的提出 14-15
        1.3.2 论文研究内容 15-16
        1.3.3 国内外研究现状 16-17
2 小波分析及其在故障诊断中应用的研究 17-38
    2.1 小波分析理论 17-23
        2.1.1 小波定义 17-18
        2.1.2 小波变换的特点 18-19
        2.1.3 离散小波变换的多分辨率分析 19-23
    2.2 小波分析在机械诊断中的应用 23-38
        2.2.1 滚动轴承振动信号小波域自适应滤波方法 23-27
        2.2.2 旋转机械状态的提升小波复合特征识别方法的研究 27-33
        2.2.3 往复机构混沌振动响应特征辩识 33-38
3 经验模式分解(EMD)在轴承故障诊断中的应用 38-43
    3.1 EMD基本原理 38-39
    3.2 EMD-AR模型基本算法 39-40
    3.3 滚动轴承诊断实例 40-41
    3.4 结论 41-43
4 独立分量分析(ICA)在机械系统诊断中的应用 43-48
    4.1 ICA算法基本原理 43-44
        4.1.1 振动信号预处理 43-44
        4.1.2 FASTICA算法 44
    4.2 计算机仿真实验 44-45
    4.