| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 油液监测技术概述 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3.1 基于油液监测的故障诊断技术研究 | 第16-18页 |
| 1.3.2 基于灰色理论的故障诊断技术研究 | 第18-20页 |
| 1.4 课题的提出与论文框架 | 第20-23页 |
| 1.4.1 课题来源 | 第20页 |
| 1.4.2 目前研究存在的问题 | 第20-21页 |
| 1.4.3 本文研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 基于油液监测技术的变速箱磨损故障识别 | 第23-33页 |
| 2.1 变速箱磨损机理 | 第23-25页 |
| 2.1.1 磨损类型 | 第23-24页 |
| 2.1.2 磨粒类型 | 第24-25页 |
| 2.2 变速箱磨损故障识别 | 第25-30页 |
| 2.2.1 变速箱磨损试验研究 | 第25-27页 |
| 2.2.2 实验结果与分析 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-33页 |
| 第3章 基于灰靶模型的变速箱磨损故障定量分析 | 第33-45页 |
| 3.1 灰靶理论概念及背景 | 第33-34页 |
| 3.2 基于灰靶理论的变速箱磨损状态评估模型 | 第34-41页 |
| 3.2.1 根据推土机变速箱磨损实例构建灰靶模型 | 第34-37页 |
| 3.2.2 基于改进的粒子群算法优化灰靶模型的分辨系数 | 第37-41页 |
| 3.3 实例分析及对比验证 | 第41-43页 |
| 3.3.1 实例分析 | 第41-42页 |
| 3.3.2 与传统灰靶模型对比分析 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于MOGA-GM(0,N)模型的变速箱磨损定位分析 | 第45-57页 |
| 4.1 基于光谱分析的磨损元素分析 | 第45-48页 |
| 4.2 基于MOGA-GM(0,N)模型的Fe元素磨损定位分析 | 第48-54页 |
| 4.2.1 灰色GM(0,N)理论概述 | 第49页 |
| 4.2.2 建立Fe元素的灰色GM(0,N)模型 | 第49-51页 |
| 4.2.3 建立MOGA-GM(0,N)模型 | 第51-54页 |
| 4.3 变速箱磨损故障定位分析结果对比 | 第54-56页 |
| 4.3.1 基于传统GM(0,N)模型定位分析结果 | 第54-55页 |
| 4.3.2 基于MOGA-GM(0,N)磨损定位分析结果 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文及参与科研项目的情况 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第66页 |
