第1章 绪论 1
1.1旋转机械故障诊断技术的研究意义和现状 1
1.1.1旋转机械故障诊断技术的研究意义 1
1.1.2旋转机械故障诊断技术的研究现状 1
1.2时频分析方法 4
1.2.1传统时频分析方法 4
1.2.2 Hilbert-Huang变换 7
1.3局部均值分解方法 9
第2章 局部均值分解方法 13
2.1引言 13
2.2 LMD方法 14
2.2.1乘积函数分量及其特点 14
2.2.2 LMD算法 15
2.2.3基于LMD的时频分析 20
2.2.4 LMD方法的特点 22
2.3与其他时频分析方法的比较 24
2.3.1与传统时频分析方法的比较 24
2.3.2与HHT方法的比较 25
第3章 LMD方法的理论研究及其改进 31
3.1引言 31
3.2滑动平均步长的研究 31
3.2.1滑动平均步长的影响 31
3.2.2滑动平均步长的选取 35
3.2.3实验方案 35
3.2.4实验信号分析 36
3.3纯调频信号判据的研究 38
3.3.1概述 38
3.3.2正交性判据 39
3.3.3 OC判据的应用 40
3.4 LMD方法中端点效应的处理 45
3.4.1概述 45
3.4.2 LMD端点效应的处理 46
3.4.3应用 49
3.5基于噪声辅助分析的总体局部均值分解方法 56
3.5.1模态混淆产生的原因 56
3.5.2 LMD方法分析白噪声信号 57
3.5.3噪声辅助分析的总体局部均值分解方法 60
3.5.4实验信号分析 61
3.6基于有理样条函数插值的LMD方法 65
3.6.1基于有理样条函数插值的LMD方法的原理 66
3.6.2仿真信号分析 67
3.6.3实验信号分析 69
第4章 基于LMD的瞬时频率谱和局部能量谱方法 74
4.1引言 74
4.2基于LMD的瞬时频率谱方法及其齿轮故障诊断原理 74
4.3在齿轮故障特征提取中的应用 77
4.3.1实验信号分析 77
4.3.2实际信号分析 79
4.4基于LMD的局部能量谱方法及其齿轮故障诊断原理 82
4.5在齿轮故障特征提取中的应用 83
4.5.1实验信号分析 83
4.5.2实际信号分析 86
第5章 基于LMD和谱峭度的包络分析方法 89
5.1引言 89
5.2基于LMD和谱峭度的包络分析方法及轴承诊断原理 89
5.3在滚动轴承故障诊断中的应用 92
5.3.1仿真信号分析 92
5.3.2实验信号分析 96
第6章 基于LMD和形态学的旋转机械故障诊断方法 104
6.1引言 104
6.2形态谱和形态谱熵原理 105
6.2.1多尺度形态学理论 105
6.2.2形态谱和形态谱熵 106
6.2.3仿真信号分析 107
6.3基于LMD的形态谱和形态谱熵及其在转子系统故障诊断中的应用 109
6.3.1诊断原理 109
6.3.2在转子系统故障诊断中的应用 109
6.4基于LMD的形态学分形维数及其在滚动轴承故障诊断中的应用 118
6.4.1诊断原理 118
6.4.2形态学分形维数的估计 119
6.4.3仿真信号分析 120
6.4.4在滚动轴承故障诊断中的应用 122
第7章 基于LMD的包络阶次谱方法 125
7.1引言 125
7.2基于LMD的包络阶次谱方法 126
7.2.1计算阶次跟踪法 126
7.2.2基于LMD的包络阶次谱 127
7.3在旋转机械故障诊断中的应用 128
7.3.1在滚动轴承故障诊断中的应用 128
7.3.2在齿轮故障诊断中的应用 133
参考文献 136