第1章 绪论

1.1旋转机械故障诊断技术的研究意义和现状

1.1.1旋转机械故障诊断技术的研究意义

1.1.2旋转机械故障诊断技术的研究现状

1.2时频分析方法

1.2.1传统时频分析方法

1.2.2 Hilbert-Huang变换

1.3局部均值分解方法

第2章 局部均值分解方法

2.1引言

2.2 LMD方法

2.2.1乘积函数分量及其特点

2.2.2 LMD算法

2.2.3基于LMD的时频分析

2.2.4 LMD方法的特点

2.3与其他时频分析方法的比较

2.3.1与传统时频分析方法的比较

2.3.2与HHT方法的比较

第3章 LMD方法的理论研究及其改进

3.1引言

3.2滑动平均步长的研究

3.2.1滑动平均步长的影响

3.2.2滑动平均步长的选取

3.2.3实验方案

3.2.4实验信号分析

3.3纯调频信号判据的研究

3.3.1概述

3.3.2正交性判据

3.3.3 OC判据的应用

3.4 LMD方法中端点效应的处理

3.4.1概述

3.4.2 LMD端点效应的处理

3.4.3应用

3.5基于噪声辅助分析的总体局部均值分解方法

3.5.1模态混淆产生的原因

3.5.2 LMD方法分析白噪声信号

3.5.3噪声辅助分析的总体局部均值分解方法

3.5.4实验信号分析

3.6基于有理样条函数插值的LMD方法

3.6.1基于有理样条函数插值的LMD方法的原理

3.6.2仿真信号分析

3.6.3实验信号分析

第4章 基于LMD的瞬时频率谱和局部能量谱方法

4.1引言

4.2基于LMD的瞬时频率谱方法及其齿轮故障诊断原理

4.3在齿轮故障特征提取中的应用

4.3.1实验信号分析

4.3.2实际信号分析

4.4基于LMD的局部能量谱方法及其齿轮故障诊断原理

4.5在齿轮故障特征提取中的应用

4.5.1实验信号分析

4.5.2实际信号分析

第5章 基于LMD和谱峭度的包络分析方法

5.1引言

5.2基于LMD和谱峭度的包络分析方法及轴承诊断原理

5.3在滚动轴承故障诊断中的应用

5.3.1仿真信号分析

5.3.2实验信号分析

第6章 基于LMD和形态学的旋转机械故障诊断方法

6.1引言

6.2形态谱和形态谱熵原理

6.2.1多尺度形态学理论

6.2.2形态谱和形态谱熵

6.2.3仿真信号分析

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

6.3.1诊断原理

6.3.2在转子系统故障诊断中的应用

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

6.4.1诊断原理

6.4.2形态学分形维数的估计

6.4.3仿真信号分析

6.4.4在滚动轴承故障诊断中的应用

第7章 基于LMD的包络阶次谱方法

7.1引言

7.2基于LMD的包络阶次谱方法

7.2.1计算阶次跟踪法

7.2.2基于LMD的包络阶次谱

7.3在旋转机械故障诊断中的应用

7.3.1在滚动轴承故障诊断中的应用

7.3.2在齿轮故障诊断中的应用

参考文献