| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 课题来源与选题背景 | 第13-15页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第13页 |
| 1.1.2 课题背景与研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第15-20页 |
| 1.2.1 邮政设备故障诊断研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.2 邮政设备故障仿真研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文涉及的关键技术方法 | 第20-27页 |
| 1.3.1 旋转设备故障机理研究 | 第21页 |
| 1.3.2 信号处理与特征提取技术 | 第21-24页 |
| 1.3.3 分类识别与融合决策技术 | 第24-25页 |
| 1.3.4 多体系统动力学技术 | 第25-27页 |
| 1.4 本文总体结构与研究内容 | 第27-29页 |
| 第二章 供包台机械故障机理分析与量化分类方法 | 第29-51页 |
| 2.1 供包台系统结构、工作原理与故障定义 | 第29-34页 |
| 2.1.1 供包台基本结构 | 第29-30页 |
| 2.1.2 供包台工作原理 | 第30-31页 |
| 2.1.3 供包台机械故障判据定义 | 第31-34页 |
| 2.2 供包台轴承故障形式与机理分析 | 第34-40页 |
| 2.2.1 轴承常见故障形式与原因 | 第34-35页 |
| 2.2.2 轴承特征频率与固有振动频率 | 第35-38页 |
| 2.2.3 轴承正常与故障振动信号特征 | 第38-40页 |
| 2.3 供包台辊筒故障形式与机理分析 | 第40-43页 |
| 2.3.1 辊筒常见故障形式与原因 | 第40-41页 |
| 2.3.2 辊筒失效机理分析 | 第41-42页 |
| 2.3.3 增强辊筒工作寿命的方法 | 第42-43页 |
| 2.4 供包台皮带故障形式与机理分析 | 第43-46页 |
| 2.4.1 皮带常见故障形式与原因 | 第43-44页 |
| 2.4.2 皮带跑偏机理分析 | 第44-46页 |
| 2.5 供包台机械故障可靠性度量与量化评分方法 | 第46-50页 |
| 2.5.1 供包台机械可靠性分类与度量指标 | 第46-47页 |
| 2.5.2 供包台机械故障量化评分分类方法 | 第47-50页 |
| 2.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 供包台系统虚拟样机建模与振动分析 | 第51-65页 |
| 3.1 供包台系统三维模型建立 | 第51-53页 |
| 3.1.1 参数化建模技术 | 第51-52页 |
| 3.1.2 供包台参数化模型建立 | 第52-53页 |
| 3.2 供包台系统振动特性分析 | 第53-60页 |
| 3.2.1 有限元模态分析理论 | 第53-56页 |
| 3.2.2 供包台同步段振动模态分析 | 第56-59页 |
| 3.2.3 供包台系统振动模态分析 | 第59-60页 |
| 3.3 供包台系统刚柔耦合虚拟样机模型建立 | 第60-64页 |
| 3.3.1 供包台虚拟样机建模流程 | 第60-61页 |
| 3.3.2 多刚体虚拟样机模型生成 | 第61页 |
| 3.3.3 柔性辊筒轴模型生成 | 第61-62页 |
| 3.3.4 刚柔耦合虚拟样机模型生成 | 第62-64页 |
| 3.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于VPM的供包台故障协同仿真与实验研究 | 第65-82页 |
| 4.1 供包台故障协同仿真模型与实验平台 | 第65-73页 |
| 4.1.1 供包台系统故障协同仿真模型 | 第65-66页 |
| 4.1.2 供包台运行控制模块创建 | 第66-69页 |
| 4.1.3 协同仿真通信流程与数据获取 | 第69-71页 |
| 4.1.4 实验平台搭建与参数设置 | 第71-73页 |
| 4.2 供包台皮带与辊筒仿真分析 | 第73-76页 |
| 4.2.1 供包台皮带运动仿真分析 | 第73-75页 |
| 4.2.2 供包台辊筒振动仿真分析 | 第75-76页 |
| 4.3 供包台轴承仿真分析与实验验证 | 第76-81页 |
| 4.3.1 轴承正常运行对比分析 | 第77-78页 |
| 4.3.2 轴承外圈故障对比分析 | 第78-79页 |
| 4.3.3 轴承内圈故障对比分析 | 第79-80页 |
| 4.3.4 轴承滚珠故障对比分析 | 第80-81页 |
| 4.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 基于SVDD的供包台轴承单类故障诊断方法研究 | 第82-102页 |
| 5.1 基于小波阈值法的信号预处理 | 第82-85页 |
| 5.2 供包台轴承故障特征空间构造 | 第85-92页 |
| 5.2.1 时域特征提取 | 第85-87页 |
| 5.2.2 频域特征提取 | 第87-91页 |
| 5.2.3 时-频域小波包能量特征提取 | 第91-92页 |
| 5.3 基于SVDD的供包台轴承单类故障诊断模型 | 第92-100页 |
| 5.3.1 基于正常样本的SVDD分类器基本模型 | 第93-94页 |
| 5.3.2 具有少量故障样本的改进SVDD分类器模型 | 第94-96页 |
| 5.3.3 SVDD单类故障分类器相关参数优化选取 | 第96-98页 |
| 5.3.4 实验验证与分析 | 第98-100页 |
| 5.4 本章小结 | 第100-102页 |
| 第六章 多故障多通道供包台轴承故障诊断方法研究 | 第102-128页 |
| 6.1 供包台轴承多通道多故障诊断流程 | 第102-104页 |
| 6.2 基于灰关联和信息熵的单通道多故障诊断模型 | 第104-111页 |
| 6.2.1 信息熵基本理论 | 第104-105页 |
| 6.2.2 灰关联改进信息熵的故障特征提取算法 | 第105-107页 |
| 6.2.3 基于灰关联和信息熵的多故障分类器模型 | 第107-110页 |
| 6.2.4 实验验证与分析 | 第110-111页 |
| 6.3 基于改进证据理论的多通道故障融合决策模型 | 第111-123页 |
| 6.3.1 D-S证据基本理论 | 第112-113页 |
| 6.3.2 BP神经网络输出信息的BPAF构造算法 | 第113-117页 |
| 6.3.3 基于改进证据组合规则的多通道故障决策模型 | 第117-121页 |
| 6.3.4 实验验证与分析 | 第121-123页 |
| 6.4 供包台轴承故障诊断与量化分类评价模型 | 第123-126页 |
| 6.4.1 供包台轴承相关数据库创建 | 第123-125页 |
| 6.4.2 供包台轴承故障综合评价模型 | 第125-126页 |
| 6.5 本章小结 | 第126-128页 |
| 第七章 总结与展望 | 第128-131页 |
| 7.1 论文总结 | 第128-130页 |
| 7.2 研究展望 | 第130-131页 |
| 参考文献 | 第131-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第141页 |
