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 |