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基于HHT和SVM的柴油机配气机构故障诊断技术研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第11-22页
    1.1 课题研究的目的与意义第11-12页
    1.2 柴油机故障诊断技术研究现状第12-17页
        1.2.1 故障特征提取第13-16页
        1.2.2 故障状态的识别与诊断第16-17页
    1.3 柴油机配气机构故障第17-18页
        1.3.1 气门间隙异常故障第17-18页
        1.3.2 气阀漏气故障第18页
    1.4 基于缸盖振动信号的柴油机配气机构故障诊断方案设计第18-20页
        1.4.1 振动信号的特性第18-19页
        1.4.2 方案设计第19-20页
    1.5 本文的研究内容第20-22页
第2章 信号的预处理第22-30页
    2.1 去除趋势项第22-23页
    2.2 异常值剔除第23-25页
    2.3 计算阶比跟踪分析第25-29页
        2.3.1 等角度重采样第25-26页
        2.3.2 重采样过程第26-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第3章 基于Hilbert-Huang变换的缸盖振动信号特征提取第30-57页
    3.1 引言第30页
    3.2 Hilbert-Huang变换的基本原理第30-37页
        3.2.1 EMD分解思想第30-31页
        3.2.2 EMD分解过程第31-34页
        3.2.3 Hilbert谱及Hilbert边际谱第34-36页
        3.2.4 EMD分解的特性第36-37页
    3.3 Hilbert-Huang变换算法的优化第37-45页
        3.3.1 端点效应第37-43页
        3.3.2 虚假模式第43-45页
    3.4 柴油机缸盖振动信号特征提取的实例分析第45-56页
        3.4.1 柴油机正常工作第45-50页
        3.4.2 柴油机气门间隙故障第50-53页
        3.4.3 柴油机气阀漏气故障第53-56页
    3.5 本章小结第56-57页
第4章 基于支持向量机的柴油机故障诊断方法第57-68页
    4.1 引言第57页
    4.2 支持向量机分类器第57-62页
        4.2.1 支持向量机的分类原理第57-60页
        4.2.2 分类算法第60-61页
        4.2.3 分类器设计第61-62页
    4.3 基于IMF能量和SVM的柴油机故障诊断第62-67页
        4.3.1 内禀模态能量熵第62-63页
        4.3.2 特征向量的构建第63-64页
        4.3.3 训练结果分析第64-67页
    4.4 本章小结第67-68页
第5章 柴油机配气机构故障诊断监测系统实验研究第68-85页
    5.1 引言第68页
    5.2 系统的硬件组成第68-74页
        5.2.1 实验对象第68-69页
        5.2.2 实验硬件设备第69-74页
    5.3 实验平台的软件系统第74-79页
        5.3.1 故障监测系统第74-78页
        5.3.2 数据采集过程第78-79页
    5.4 故障诊断实验方案设计第79-81页
        5.4.1 振动测点的选择第79-80页
        5.4.2 故障模拟第80-81页
        5.4.3 实验方案第81页
    5.5 诊断实例第81-84页
    5.6 本章小结第84-85页
结论第85-86页
    1.结论第85页
    2.工作展望第85-86页
参考文献第86-91页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第91-92页
致谢第92页

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