小波分析技术在汽轮机故障诊断中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·本课题的国内外研究现状及应用概况 | 第11-14页 |
| ·国外故障诊断技术发展及应用概况 | 第11-12页 |
| ·国内故障诊断技术的发展及应用 | 第12-14页 |
| ·故障诊断常用的方法 | 第14-19页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第15-16页 |
| ·基于知识的方法 | 第16-17页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第17-18页 |
| ·基于离散事件的方法 | 第18-19页 |
| ·论文选题 | 第19-20页 |
| ·本论文完成的主要工作 | 第20-24页 |
| ·小波分析的理论及应用研究 | 第20-22页 |
| ·小波分析在降噪中的应用 | 第22页 |
| ·小波分析在振动信号特征提取中的应用研究 | 第22-23页 |
| ·小波分析算法的硬件实现 | 第23页 |
| ·故障诊断系统的研究 | 第23-24页 |
| 第二章 小波分析的理论研究 | 第24-51页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·傅立叶变换和短时傅立叶变换 | 第24-28页 |
| ·小波变换 | 第28-41页 |
| ·连续小波变换 | 第29-30页 |
| ·离散小波变换 | 第30-31页 |
| ·多分辨率分析 | 第31-36页 |
| ·Mallat算法 | 第36-39页 |
| ·小波包算法 | 第39-41页 |
| ·小波分析在应用中的能量泄漏问题的研究 | 第41-50页 |
| ·小波变换中的能量泄漏问题 | 第42-45页 |
| ·小波包分解的能量泄漏问题 | 第45-47页 |
| ·能量泄漏的影响及对策讨论 | 第47-49页 |
| ·汽轮机振动信号分析中能量泄漏的避免 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第三章 汽轮机振动信号的小波消噪与检测 | 第51-64页 |
| ·前言 | 第51-52页 |
| ·小波消噪的原理 | 第52-53页 |
| ·阈值消噪方法 | 第53-57页 |
| ·传统Donoho阈值消噪方法及其应用 | 第53-55页 |
| ·自动消噪方法及其应用 | 第55-57页 |
| ·最优小波包基的概念 | 第57-58页 |
| ·最优小波包基的快速搜索法 | 第58-60页 |
| ·基于最优小波包基的信号消噪与汽轮机故障检测 | 第60-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第四章 典型汽轮机故障特征提取 | 第64-82页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·汽轮机常见异常振动概述 | 第64-65页 |
| ·振动信号的频域特征提取 | 第65-76页 |
| ·转子不平衡的频谱征兆 | 第66-69页 |
| ·转子动静碰磨的故障频谱征兆 | 第69-71页 |
| ·不对中故障的颁谱征兆 | 第71-73页 |
| ·轴承松动改障的频谱征兆 | 第73-74页 |
| ·油膜涡动与油膜振荡故障的频谱征兆 | 第74-76页 |
| ·故障信号的小波特征提取 | 第76-81页 |
| ·基于能量分布的小波特征提取原理 | 第77-79页 |
| ·实例分析 | 第79-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 第五章 汽轮机故障诊断系统方案设计 | 第82-109页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·系统总体结构 | 第82-85页 |
| ·实时在线全周采样 | 第82-84页 |
| ·高速数字信号处理 | 第84页 |
| ·故障诊断软件包 | 第84-85页 |
| ·系统软件总体结构设计 | 第85-95页 |
| ·下位机软件设计 | 第85-87页 |
| ·小波分析算法的DSP实现 | 第87-93页 |
| ·上位机故障诊断软件包设计 | 第93-95页 |
| ·下位机与上位机的通信 | 第95页 |
| ·诊断系统界面设计 | 第95-101页 |
| ·故障诊断实例 | 第101-108页 |
| ·小结 | 第108-109页 |
| 第六章 结论与展望 | 第109-112页 |
| ·全文总结 | 第109-110页 |
| ·本文创新之处 | 第110-111页 |
| ·进一步研究设想 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第119-120页 |
