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基于托轮振动分析的回转窑状态监测与故障诊断技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第16-36页
    1.1 课题研究背景及意义第16-18页
    1.2 回转窑概况及其结构构成第18-20页
    1.3 大型回转窑运行状态监测与故障诊断技术发展现状第20-24页
        1.3.1 机械状态监测与故障诊断技术概况第20-21页
        1.3.2 回转窑运行状态监测与故障诊断技术研究现状第21-23页
        1.3.3 问题的提出第23-24页
    1.4 课题相关领域国内外发展及研究现状第24-32页
        1.4.1 回转窑筒体热变形检测方法研究现状第24-25页
        1.4.2 托轮故障机理研究现状第25-26页
        1.4.3 信号降噪及故障特征信息提取方法研究现状第26-28页
        1.4.4 智能故障诊断方法研究现状第28-30页
        1.4.5 回转窑状态监测及故障诊断系统研究现状第30-32页
    1.5 研究内容第32-33页
    1.6 论文结构安排第33-36页
第二章 回转窑筒体变形动态检测方法研究第36-61页
    2.1 引言第36页
    2.2 筒体变形动态检测原理第36-44页
        2.2.1 回转窑筒体变形成因及分类第36-38页
        2.2.2 筒体变形分解原理第38-41页
        2.2.3 检测系统与检测过程第41-44页
    2.3 筒体变形计算及三维建模方法研究第44-52页
        2.3.1 筒体变形计算方法第44-48页
        2.3.2 筒体变形三维模型构建方法第48-52页
    2.4 筒体变形计算方法工业现场应用第52-57页
        2.4.1 筒体变形计算方法验证第53-55页
        2.4.2 筒体三维模型构建验证第55-56页
        2.4.3 传感器安装误差分析第56-57页
    2.5 筒体变形对托轮运行的影响第57-60页
    2.6 本章小结第60-61页
第三章 回转窑故障状态下托轮振动建模研究第61-85页
    3.1 引言第61页
    3.2 托轮静力学分析第61-65页
        3.2.1 筒体热载荷计算第62页
        3.2.2 托轮静力学模型建立第62-65页
    3.3 回转窑轮带-托轮内外激励下振动动力学模型第65-77页
        3.3.1 托轮滑动轴承油膜力计算第69-71页
        3.3.2 轮带-托轮接触载荷计算第71-72页
        3.3.3 振动动力学模型求解第72-74页
        3.3.4 振动动力学模型工业现场实验验证第74-77页
    3.4 回转窑不同故障模式下托轮振动响应特性分析第77-83页
        3.4.1 筒体严重热变形时托轮振动响应特性第77-78页
        3.4.2 筒体轴线严重偏差时托轮振动响应特性第78-80页
        3.4.3 托轮承载面严重损伤时托轮振动响应特性第80-81页
        3.4.4 筒体热变形及轴线偏差均较为严重时托轮振动响应特性第81-83页
    3.5 本章小结第83-85页
第四章 基于托轮振动信号的回转窑故障特征提取方法研究第85-113页
    4.1 引言第85页
    4.2 互补总体经验模态分解基础第85-88页
        4.2.1 总体经验模态分解方法第86-87页
        4.2.2 互补总体经验模态分解方法第87-88页
    4.3 CEEMD用于托轮振动信号分析的适用性研究第88-94页
        4.3.1 托轮振动仿真信号CEEMD分解分析第88-91页
        4.3.2 CEEMD参数优化分析第91-94页
    4.4. 托轮振动信号小波阈值降噪处理第94-95页
    4.5 托轮振动信号特征提取与回转窑故障状态识别流程第95-96页
    4.6 基于WTD-参数优化的CEEMD的托轮振动信号故障特征识别分析第96-111页
        4.6.1 实验装置及实验步骤第96-97页
        4.6.2 托轮振动信号小波阈值去噪分析第97-99页
        4.6.3 WTD-参数优化的CEEMD托轮振动信号分析第99-103页
        4.6.4 筒体热变形故障识别分析第103-107页
        4.6.5 筒体轴线偏差故障识别分析第107-111页
    4.7 本章小结第111-113页
第五章 基于支持向量机与主成分分析的回转窑故障模式诊断方法研究第113-136页
    5.1 引言第113-114页
    5.2 支持向量机理论基础第114-118页
        5.2.1 两分类支持向量机第114-116页
        5.2.2 多分类支持向量机第116-118页
    5.3 支持向量机参数优化方法第118-120页
        5.3.1 粒子群算法第118-119页
        5.3.2 支持向量机参数优化流程第119-120页
    5.4 托轮振动信号特征信息提取与融合第120-124页
        5.4.1 时域和频域特征信息提取参数第120-122页
        5.4.2 时频域特征信息提取参数第122-123页
        5.4.3 主成分分析特征融合方法第123-124页
    5.5 托轮振动信号故障识别方法第124-126页
        5.5.1 数据采集第125-126页
        5.5.2 特征提取与特征融合第126页
        5.5.3 模式识别第126页
    5.6 托轮振动故障模式识别实验结果分析第126-135页
    5.7 本章小结第135-136页
第六章 基于托轮振动的回转窑监测系统设计与应用第136-167页
    6.1 引言第136-137页
    6.2 回转窑运行状态主动监测及维护策略第137-138页
        6.2.1 主动维护策略第137页
        6.2.2 基于托轮振动的回转窑运行状态监测方案第137-138页
    6.3 系统总体设计第138-149页
        6.3.1 传感器选择及测点布置第139-141页
        6.3.2 状态监测系统软件设计第141-149页
    6.4 监测系统性能实验验证第149-152页
        6.4.1 回转窑热弯曲下托轮振动监测数据分析第149-151页
        6.4.2 回转窑筒体存在轴线偏差时托轮振动监测数据分析第151-152页
    6.5 回转窑故障诊断流程第152-154页
    6.6 用于低速回转窑的无线传感网络状态监测平台研究第154-165页
        6.6.1 引言第154页
        6.6.2 面向低速回转窑监测的无线传感网络系统设计第154-155页
        6.6.3 低频振动信号无线采集节点设计第155-158页
        6.6.4 无线传感网络监测软件设计第158-160页
        6.6.5 无线传感网络监测系统性能实验验证第160-165页
    6.7 本章小结第165-167页
第七章 总结与展望第167-171页
    7.1 全文总结第167-169页
    7.2 展望第169-171页
参考文献第171-184页
致谢第184-185页
攻读博士学位期间所发表论文第185-186页

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