混凝土泵车臂架结构振动特性分析与故障诊断研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 概述 | 第9页 |
| 1.2 混凝土泵车臂架故障诊断研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 混凝土泵车技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 故障诊断技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 混凝土泵车发展概况 | 第11-12页 |
| 1.4 课题研究主要内容及意义 | 第12-14页 |
| 1.4.1 课题研究的意义 | 第12页 |
| 1.4.2 本文研究的内容 | 第12-14页 |
| 第2章 混凝土泵车臂架结构振动特性分析 | 第14-27页 |
| 引言 | 第14页 |
| 2.1 泵车臂架结构特点和技术参数 | 第14-18页 |
| 2.1.1 泵车臂架结构特点 | 第14-15页 |
| 2.1.2 臂架系统的载荷 | 第15-16页 |
| 2.1.3 臂架结构故障分析 | 第16-18页 |
| 2.2 泵车臂架系统静态振动特性 | 第18-22页 |
| 2.2.1 静应力测试工况 | 第18-19页 |
| 2.2.2 测点布置 | 第19-20页 |
| 2.2.3 结果分析 | 第20-22页 |
| 2.3 泵车臂架系统动态振动特性 | 第22-25页 |
| 2.3.1 动态应力测点布置及应力幅分析 | 第23-24页 |
| 2.3.2 臂架振动固有特性分析 | 第24-25页 |
| 2.4 泵车臂架结构故障监测策略 | 第25页 |
| 2.5 本章结论 | 第25-27页 |
| 第3章 基于符号动力学信息熵臂架故障特征提取 | 第27-37页 |
| 引言 | 第27页 |
| 3.1 符号动力学信息熵 | 第27-28页 |
| 3.1.1 符号动力学信息熵的特征 | 第27页 |
| 3.1.2 符号动力学信息熵的算法 | 第27-28页 |
| 3.2 符号动力学信息熵参数的确定 | 第28-35页 |
| 3.2.1 设计臂架故障模拟试验 | 第28-32页 |
| 3.2.2 臂架振动信号符号化参数的确定 | 第32-35页 |
| 3.3 符号动力学信息熵特征提取 | 第35-36页 |
| 3.4 本章结论 | 第36-37页 |
| 第4章 基于符号动力学信息熵与SVM臂架故障诊断 | 第37-51页 |
| 引言 | 第37页 |
| 4.1 支持向量机的基本理论 | 第37-39页 |
| 4.2 构建臂架故障分类支持向量机模型 | 第39-43页 |
| 4.2.1 构建臂架故障最优分类支持向量机模型 | 第39-41页 |
| 4.2.2 支持向量机模型参数的选择 | 第41-43页 |
| 4.3 基于符号动力学信息熵与SVM臂架故障诊断 | 第43-48页 |
| 4.3.1 诊断方案与样本的确定 | 第43-45页 |
| 4.3.2 诊断实例 | 第45-48页 |
| 4.4 故障诊断结果对比分析 | 第48-49页 |
| 4.5 本章结论 | 第49-51页 |
| 第5章 结论与展望 | 第51-54页 |
| 5.1 主要研究工作及结论 | 第51-52页 |
| 5.2 研究展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文及专利 | 第60-61页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第61-62页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间所获得的科研奖励 | 第62-63页 |
| 详细摘要 | 第63-68页 |
