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 |