機械故障診斷的Hilbert-Huang變換方法

前言
第1章 時頻分析及其在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用
1．1引言
1．2時頻分析中的基本概念
1．2．1時間描述和頻率描述
1．2．2解析信號
1．2．3瞬時頻率
1．2．4平穩(wěn)信號與非平穩(wěn)信號
1．2．5窗函數(shù)
1．2．6Heisenberg測不準原理
1．3窗口傅里葉變換
1．3．1窗口傅里葉變換的定義
1．3．2窗口傅里葉變換的時間和頻率分辨率
1．3．3窗口傅里葉變換在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用及其局限性
1．4wigner-Ville分布在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用及其局限性
1．5小波分析在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用及其局限性
1．5．1連續(xù)小波變換
1．5．2小波分解與小波包分解
1．5．3小波分析在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用
1．5．4小波分析的局限性
第2章 Hilbert-Huallg變換
2．1引言
2．2EMD方法
2．2．1特征尺度參數(shù)
2．2．2內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)
2．2．3EMD方法——“篩分”過程
2．2．4EMD方法的特點
2．3Hilbert譜與Hilbert邊際譜
2．4Hilbert—Huang變換與小波分析方法的比較
2．4．1EMD方法與小波分解方法的比較
2．4．2Hilbert譜與小波譜的比較
2．5基于EMD的信號瞬時特征的小波分析方法
2．5．1基于EMD的信號瞬時特征的小波分析方法原理
2．5．2仿真信號分析結(jié)果
第3章 Hilbert—Huang變換的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)判據(jù)及端點效應(yīng)問題處理方法
3．1引言
3．2內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)判據(jù)的研究
3．2．1概述
3．2．2能量差跟蹤法
3．2．3仿真與實驗信號分析
3．3Hilbert-Huang變換中端點效應(yīng)問題的處理
3．3．1概述
3．3．2基于支持向量回歸機的端點效應(yīng)問題的處理方法
3．3．3基于時變參數(shù)自回歸滑動平均模型的端點效應(yīng)問題的處理方法
第4章 基于bert-Huang變換的旋轉(zhuǎn)機械故障特征提取方法
4．1引言
4．2基于Hilbert—Huallg變換的時頻熵
4．2．1基于Hilbert—Huang變換的時頻熵定義
4．2．2在齒輪故障特征提取中的應(yīng)用
4．3基于EMD的頻率族分離法
4．3．1基于EMD的頻率族分離法原理
4．3．2在齒輪故障特征提取中的應(yīng)用
4．4局部Hilbert邊際譜在滾動軸承故障特征提取中的應(yīng)用
4．4．1基于局部Hilbert邊際譜的滾動軸承故障特征提取方法
4．4．2實驗信號分析
4．5基于EMD的轉(zhuǎn)子局部碰摩故障特征提取方法
4．5．1基于EMD的轉(zhuǎn)子局部碰摩故障特征提取方法原理
4．5．2實驗信號分析
第5章 基于EMD的能量算子解調(diào)方法
5．1引言
5．2Hilbert變換解調(diào)方法及其局限性
5．2．1Hilbert變換解調(diào)方法
5．2．2Hilbert變換解調(diào)方法的局限性
5．3能量算子解調(diào)方法
5．3．1能量算子分離算法(EOSA)
5．3．2平滑的能量算子分離算法
5．4基于EMD的能量算子解調(diào)方法
5．5基于EMD的能量算子解調(diào)方法在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用
5．5．1基于EMD的能量算子解調(diào)方法在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用
5．5．2基于EMD的能量算子解調(diào)方法在齒輪故障診斷中的應(yīng)用
第6章 基于EMD的AR模型在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用
6．1引言
6．2基于EMD的AR模型
6．3基于EMD的AR模型在齒輪故障診斷中的應(yīng)用
6．3．1基于EMD和AR模型的齒輪故障診斷方法
6．3．2實驗信號分析
6．4基于EMD的AR模型在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用
6．4．1基于EMD和AR模型的滾動軸承故障診斷方法
6．4．2實驗信號分析
第7章 基于EMD和關(guān)聯(lián)維數(shù)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法
7．1引言-
7．2關(guān)聯(lián)維數(shù)及其計算
7．2．1分形測度
7．2．2關(guān)聯(lián)維數(shù)的計算
7．2．3關(guān)聯(lián)維數(shù)的影響因素
7．3基于EMD和關(guān)聯(lián)維數(shù)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷方法
7．4關(guān)聯(lián)維數(shù)和基于EMD的AR模型在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用
7．4．1關(guān)聯(lián)維數(shù)和基于EMD的AR模型在轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用
7．4．2關(guān)聯(lián)維數(shù)和基于EMD的AR模型在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用
第8章 內(nèi)稟模態(tài)特征能量法
8．1概述
8．2基于內(nèi)稟模態(tài)能量熵的故障診斷方法
8．2．1內(nèi)稟模態(tài)能量熵
8．2．2基于內(nèi)稟模態(tài)能量熵的特征能量法步驟
8．2．3試驗分析結(jié)果
8．3基于局部Hilbert邊際能量譜的故障診斷方法
8．3．1基于局部Hilbert邊際能量譜的特征能量法步驟
8．3．2實例分析
8．4基于Hilbert邊際譜的故障診斷方法
8．4．1基于Hilbert邊際譜的特征能量法步驟
8．4．2實例分析
第9章 內(nèi)稟模態(tài)奇異值分解方法
9．1概述
9．2信號奇異值分解
9．3基于內(nèi)稟模態(tài)奇異值分解和支持向量機的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法
9．3．1基于內(nèi)稟模態(tài)奇異值分解和支持向量機的齒輪故障診斷方法
9．3．2基于內(nèi)稟模態(tài)奇異值分解和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
9．3．3基于內(nèi)稟模態(tài)奇異值熵的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方法
第10章 內(nèi)稟模態(tài)包絡(luò)譜方法
10．1概述
10．2包絡(luò)分析法
10．3基于內(nèi)稟模態(tài)包絡(luò)譜和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
10．3．1基于內(nèi)稟模態(tài)包絡(luò)譜和支持向量機的故障診斷方法步驟
10．3．2實例分析
10．4基于內(nèi)稟模態(tài)包絡(luò)譜的齒輪故障診斷方法
10．4．1齒輪故障振動信號的調(diào)幅特性
10．4．2仿真信號分析
10．4．3實例分析
參考文獻