摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-12页 |
图表清单 | 第12-16页 |
注释表 | 第16-17页 |
第一章 绪论 | 第17-27页 |
·论文选题依据 | 第17-19页 |
·论文选题背景 | 第17-18页 |
·航空发动机状态监测与诊断的意义 | 第18-19页 |
·航空发动机气路状态监测与诊断技术现状 | 第19-21页 |
·现有的航空发动机气路状态监测技术 | 第19-20页 |
·现有的监测技术的不足 | 第20-21页 |
·气路静电监测技术历史与现状 | 第21-24页 |
·国外静电监测技术研究状况 | 第21-24页 |
·国内静电监测技术研究状况 | 第24页 |
·研究问题的提出 | 第24-25页 |
·本文的研究工作及论文章节安排 | 第25-27页 |
第二章 航空发动机气路静电监测技术原理 | 第27-39页 |
·航空发动机气路颗粒物来源 | 第27-28页 |
·碳烟颗粒形成 | 第27-28页 |
·气路中异常颗粒的产生 | 第28页 |
·航空发动机气路颗粒荷电机理 | 第28-35页 |
·固体的荷电机理 | 第29-31页 |
·燃烧室内的化学反应 | 第31-32页 |
·正负离子的形成过程 | 第32-35页 |
·发动机气路电荷水平构成及影响因素 | 第35页 |
·发动机气路碎片监测系统的构成 | 第35-36页 |
·航空发动机气路静电监测技术原理 | 第36-38页 |
·EDMS 原理 | 第36-37页 |
·EDMS 信号特征参数和参考基准线 | 第37-38页 |
·小结 | 第38-39页 |
第三章 静电传感器的设计、测量模型及特性分析 | 第39-76页 |
·传感器概述 | 第39页 |
·静电传感器原理及设计 | 第39-43页 |
·静电传感器原理及分类 | 第39-41页 |
·静电传感器的设计 | 第41-43页 |
·静电传感器探极的测量模型 | 第43-51页 |
·静电传感器探极静电场描述 | 第43-44页 |
·静电传感器探极的感应电荷求解方法 | 第44-47页 |
·感应电荷有限元求解方法 | 第47-51页 |
·静电传感器探极灵敏度影响因素分析 | 第51-56页 |
·传感器探极半径对灵敏度分布的影响 | 第51-53页 |
·绝缘层介电常数对灵敏度分布的影响 | 第53-54页 |
·绝缘层厚度的影响 | 第54-56页 |
·静电传感器探极的空间感应场分析 | 第56-61页 |
·静电传感器探极的空间灵敏度分布函数 | 第56-60页 |
·静电传感器探极的空间滤波效应 | 第60-61页 |
·探极频率响应特性及影响因素分析 | 第61-62页 |
·频率响应特性 | 第61-62页 |
·探极频率特性影响因素分析 | 第62页 |
·静电传感器前置放大器设计 | 第62-68页 |
·前置放大器的噪声分析 | 第63-64页 |
·抗干扰的方法 | 第64-66页 |
·前置放大器的设计 | 第66-68页 |
·静电传感器输出信号的影响因素分析 | 第68-71页 |
·颗粒运动速度对传感输出信号的影响分析 | 第69-70页 |
·多荷电颗粒的频率响应分析 | 第70-71页 |
·实验验证 | 第71-75页 |
·传感器灵敏度验证实验 | 第72-73页 |
·距离传感器位置的影响 | 第73页 |
·轴向位置的影响 | 第73-74页 |
·颗粒速度的影响 | 第74页 |
·单个颗粒和连续颗粒产生信号的频谱分析 | 第74-75页 |
·小结 | 第75-76页 |
第四章 静电监测信号降噪方法研究 | 第76-94页 |
·基于小波分析的静电监测信号去噪方法研究 | 第76-85页 |
·小波分析的基本概念 | 第76-79页 |
·常用的小波降噪方法 | 第79-80页 |
·中值滤波和小波阈值滤波相结合的降噪方法 | 第80-82页 |
·降噪实例对比 | 第82-85页 |
·基于独立分量分析的静电监测信号去噪方法研究 | 第85-91页 |
·ICA 算法简介 | 第85-86页 |
·FASTICA 算法原理 | 第86-87页 |
·FASTICA 算法的预处理 | 第87-88页 |
·基于 EMD 的参考信号构造方法 | 第88-90页 |
·基于 EMD 参考信号的 ICA 降噪步骤 | 第90-91页 |
·基于 ICA 的信号降噪实例 | 第91页 |
·降噪效果评价 | 第91-93页 |
·小结 | 第93-94页 |
第五章 静电监测信号特征提取及异常颗粒识别方法研究 | 第94-111页 |
·静电监测信号特征提取研究 | 第94-98页 |
·静电监测信号的时域特征 | 第94-95页 |
·静电监测信号的频域特征分析 | 第95-98页 |
·基于粗糙集神经网络的异常颗粒识别方法研究 | 第98-106页 |
·粗糙集神经网络模型的构建 | 第99-100页 |
·连续数据的离散 | 第100-101页 |
·基于遗传算法的神经网络结构优化 | 第101-106页 |
·产生用于规则提取的样本 | 第106页 |
·分类知识规则获取 | 第106-107页 |
·实例验证与应用 | 第107-109页 |
·实例验证 | 第107页 |
·知识获取模型在静电监测实验中的应用 | 第107-109页 |
·小结 | 第109-111页 |
第六章 气路静电监测技术模拟实验研究 | 第111-121页 |
·气路模拟实验系统配置 | 第111-113页 |
·实验系统构成组件 | 第111-112页 |
·实验平台组件功能介绍 | 第112-113页 |
·管道内颗粒运动速度的估计 | 第113-114页 |
·传感器可行性验证实验 | 第114-117页 |
·常温环境下实验 | 第114-115页 |
·传感器的耐高温实验 | 第115-116页 |
·高温环境模拟实验 | 第116-117页 |
·典型工况模拟及颗粒特征分析实验 | 第117-120页 |
·细小碳烟颗粒产生的感应信号特征分析 | 第118页 |
·燃烧系统故障模拟实验 | 第118-119页 |
·碰摩故障模拟实验 | 第119-120页 |
·小结 | 第120-121页 |
第七章 总结与展望 | 第121-123页 |
·论文工作总结 | 第121-122页 |
·未来工作展望 | 第122-123页 |
参考文献 | 第123-133页 |
致谢 | 第133-134页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第134-135页 |