基于模型的机械设备事故报警方法的研究
| 引言 | 第1页 |
| 1 国内外研究现状和本文的研究任务 | 第7-12页 |
| 1．1 设备故障诊断技术研究现状 | 第7-11页 |
| 1．1．1 故障机理的研究 | 第7-8页 |
| 1．1．2 故障信息处理技术的研究 | 第8-9页 |
| 1．1．3 人工智能专家系统与神经网络的研究 | 第9页 |
| 1．1．4 信息融合技术的研究 | 第9-10页 |
| 1．1．5 设备运行状态的趋势预测研究与应用 | 第10-11页 |
| 1．2 摩擦学诊断技术研究现状 | 第11页 |
| 1．3 本课题的研究任务 | 第11-12页 |
| 2 机械设备的故障特性 | 第12-27页 |
| 2．1 故障的含义 | 第12页 |
| 2．2 机械系统故障的特点 | 第12页 |
| 2．3 设备故障的可诊断性 | 第12-13页 |
| 2．4 设备事故的可预见性 | 第13-15页 |
| 2．4．1 故障机理的研究 | 第14页 |
| 2．4．2 监测技术的发展 | 第14页 |
| 2．4．3 信息质量的提高 | 第14-15页 |
| 2．5 状态监测与故障诊断系统的主要环节 | 第15-17页 |
| 2．5．1 在线检测 | 第16页 |
| 2．5．2 特征分析 | 第16-17页 |
| 2．5．3 特征量的选择 | 第17页 |
| 2．5．4 工况状态识别 | 第17页 |
| 2．6 敏感参数的选择 | 第17-23页 |
| 2．6．1 参数的灵敏度分析 | 第18-21页 |
| 2．6．2 参数的趋势分析 | 第21-23页 |
| 2．7 事故临近程度的估计 | 第23页 |
| 2．8 设备极限状态判据的确定 | 第23-27页 |
| 2．8．1 设备零部件极限状态的判定 | 第23-24页 |
| 2．8．2 设备极限判据确定的依据 | 第24-25页 |
| 2．8．3 判据的确定方法 | 第25-27页 |
| 3 系统动力学 | 第27-31页 |
| 3．1 系统动力学的特点 | 第27页 |
| 3．2 采用系统动力学方法建立模型的关键性问题 | 第27-28页 |
| 3．2．1 因果关系 | 第27页 |
| 3．2．2 反馈 | 第27-28页 |
| 3．2．3 系统边界的确定 | 第28页 |
| 3．3 系统动力学的结构描述与构模方法 | 第28-30页 |
| 3．3．1 系统的基本结构 | 第28-29页 |
| 3．3．2 系统动力学对系统的描述 | 第29-30页 |
| 3．3．3 确定系统结构的基本步骤 | 第30页 |
| 3．4 系统分析 | 第30-31页 |
| 4 滑动轴承的系统动力学仿真 | 第31-42页 |
| 4．1 摩擦学系统的系统理论和系统状态识别技术 | 第31-32页 |
| 4．1．1 摩擦学系统的系统理论 | 第31-32页 |
| 4．1．2 摩擦学系统的状态识别技术 | 第32页 |
| 4．2 滑动轴承的摩擦学系统分析 | 第32-34页 |
| 4．2．1 滑动轴承的摩擦学系统描述 | 第32-33页 |
| 4．2．2 滑动轴承摩擦学系统的过程 | 第33-34页 |
| 4．3 滑动轴承的系统动力学仿真 | 第34-38页 |
| 4．3．1 润滑状态的转化过程 | 第34-35页 |
| 4．3．2 滑动轴承热平面系统动力学模型 | 第35-36页 |
| 4．3．3 模型分析和仿真运行 | 第36-38页 |
| 4．4 轴承烧蚀的机理分析及其系统动力学仿真 | 第38-42页 |
| 4．4．1 机理分析和研究现状 | 第38-40页 |
| 4．4．2 热传导方程 | 第40页 |
| 4．4．3 滑动轴承胶合状态系统动力学模型 | 第40-42页 |
| 5 报警算法 | 第42-48页 |
| 5．1 数据处理 | 第42-43页 |
| 5．1．1 模糊集合基本概念 | 第42-43页 |
| 5．1．2 特征参数的模糊预处理 | 第43页 |
| 5．2 报警方法 | 第43-45页 |
| 5．3 三维失效面报警算法 | 第45-48页 |
| 5．3．1 机理分析 | 第45-46页 |
| 5．3．2 算法实现 | 第46-48页 |
| 6 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 英文摘要 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
