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压缩机预知维护关键技术及监测系统研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-25页
   ·研究背景与意义第13-15页
     ·设备维护的价值第13页
     ·大机组维护第13-15页
   ·压缩机维护研究进展第15-22页
     ·压缩机转子系统故障的非线性动力学研究第15-17页
     ·齿轮故障诊断研究第17-18页
     ·压缩机故障智能诊断研究第18-20页
     ·机组状态预测研究第20-21页
     ·机组监测技术与系统研究第21-22页
   ·论文的主要研究工作及整体框架第22-25页
     ·本文的主要研究工作第23-24页
     ·论文的整体框架第24-25页
第2章 基于非线性动力学的转子系统故障机理研究第25-66页
   ·转子系统松动故障的非线性动力学建模及机理分析第25-39页
     ·支座松动转子-轴承系统的力学模型第25-26页
     ·支座松动转子-轴承系统的运动微分方程第26-27页
     ·支座松动转子系统的动力学行为第27-38页
     ·支座松动转子系统的故障特征第38-39页
   ·转子系统碰摩故障的非线性动力学建模及机理分析第39-50页
     ·碰摩转子-轴承系统的力学模型第39页
     ·碰摩转子-轴承系统的运动微分方程第39-40页
     ·碰摩转子系统的动力学行为第40-50页
     ·碰摩故障转子系统的特征第50页
   ·转子系统松动-碰摩耦合故障的动力学建模及机理分析第50-65页
     ·松动-碰摩耦合故障转子系统力学模型第50-51页
     ·松动-碰摩耦合故障转子系统的运动微分方程第51-52页
     ·松动-碰摩耦合故障转子系统动力学行为第52-64页
     ·松动-碰摩故障系统的特征第64-65页
   ·小结第65-66页
第3章 基于时频分析的压缩机故障诊断方法研究第66-83页
   ·基于经验模态分解与关联维数的压缩机转子故障诊断研究第66-75页
     ·EMD 方法的基本概念和原理第66-67页
     ·关联维数的基本理论及计算第67-68页
     ·基于关联维数和EMD 的转子故障诊断方法第68-69页
     ·基于关联维数和EMD 诊断方法的仿真验证第69-75页
   ·基于广义解调时频分析的压缩机齿轮故障诊断研究第75-82页
     ·广义解调时频分析方法第76-79页
     ·基于广义解调时频分析的齿轮故障诊断第79-82页
   ·小结第82-83页
第4章 基于案例推理的压缩机智能诊断研究第83-99页
   ·基于本体的案例推理第83-90页
     ·案例推理原理第83页
     ·本体的基本理论第83-84页
     ·基于本体的案例表示研究第84-90页
   ·基于本体的案例检索第90-95页
     ·故障案例的语义匹配第90-92页
     ·案例的最邻近匹配第92-95页
   ·基于本体的案例推理系统框架及其实现第95-98页
     ·基于本体的案例推理系统框架第95-96页
     ·故障诊断实例第96-98页
   ·小结第98-99页
第5章 面向预知维护的压缩机状态预测研究第99-109页
   ·基于EMD 和SVM 的压缩机状态预测研究第99-104页
     ·支持向量机预测第99-104页
     ·基于EMD 和SVM 的状态预测流程第104页
   ·压缩机振动趋势预测实例第104-107页
   ·小结第107-109页
第6章 压缩机群监测技术及其系统实现第109-131页
   ·大机组的群监测模式第109-110页
   ·群监测的关键技术分析第110-111页
     ·软件组态技术第110页
     ·虚拟仪器技术第110页
     ·面向对象技术第110-111页
   ·面向压缩机群监测的监测组态设计第111-117页
     ·监测组态结构第111-113页
     ·监测组态数据流第113-114页
     ·基于监测组态的数据采集与通讯设计第114-115页
     ·基于监测组态的数据库设计第115-117页
   ·压缩机群监测系统设计与实现第117-130页
     ·群监测系统的分析与设计第117-123页
     ·压缩机群监测系统实现第123-130页
   ·小结第130-131页
结论第131-134页
参考文献第134-144页
致谢第144-145页
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录第145页

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