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旋转机械故障诊断实验台的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第一章 绪论第13-15页
   ·论文选题的来源、目的和意义第13页
   ·论文的章节安排和主要研究内容第13-14页
   ·论文的难点和创新点第14-15页
第二章 旋转机械故障诊断相关方法简介第15-25页
   ·旋转机械故障诊断简介第15-18页
     ·发展历史及现状第15-16页
     ·故障类型、原因及其特征第16-17页
     ·故障检测手段和研究实质第17-18页
   ·旋转机械故障诊断常用方法第18-23页
     ·故障征兆主要提取方法第18-20页
       ·功率谱估计第18页
       ·时频分析第18-19页
       ·其他方法第19-20页
     ·故障诊断推理方法第20-23页
       ·基于控制模型的故障诊断第20页
       ·基于人工智能的故障诊断第20-22页
       ·其他方法第22-23页
   ·本章小结第23-25页
第三章 旋转机械故障诊断实验系统的设计与实现方案第25-47页
   ·实验台介绍与搭建第25-34页
     ·实验台模型第25-27页
     ·传感器第27-31页
       ·电涡流位移传感器第28-30页
       ·光敏传感器第30-31页
     ·信号调理模块第31-32页
     ·数据采集卡第32-34页
     ·上位机软件第34页
   ·故障特征提取的方案第34-40页
     ·时域特征提取第34-35页
     ·频域特征提取第35-39页
       ·小波变换的基本原理第36页
       ·小波包分析原理第36-38页
       ·小波包特征提取算法第38-39页
     ·特征评估方法第39-40页
   ·故障诊断推理的方案第40-46页
     ·BP神经网络第40-42页
       ·网络结构第40-41页
       ·学习过程第41-42页
     ·自组织竞争神经网络(SOC网络)第42-44页
       ·网络结构第43页
       ·学习过程第43-44页
     ·支持向量机(SVM)第44-46页
       ·最优分类第44-45页
       ·非线性问题求解第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 旋转机械故障诊断实验分析与方法改进第47-73页
   ·故障模拟和数据采集第47-48页
     ·故障模拟第47页
     ·数据采集第47-48页
   ·转子的严重不平衡实验第48-60页
     ·故障特征分析第48-56页
       ·时域特征分析第48-54页
       ·频域特征分析第54页
       ·特征评估分析第54-56页
     ·故障推理分析第56-60页
       ·特征数量分析第56-57页
       ·训练样本数量分析第57-58页
       ·BP网络、SOC网络和SVM比较分析第58-60页
   ·转子的微小不平衡实验第60-68页
     ·故障特征分析第60-67页
       ·特征评估分析第60-61页
       ·时域特征分析第61-65页
       ·频域特征分析第65-67页
     ·故障推理分析第67-68页
   ·故障特征提取方法改进第68-70页
     ·方法改进第68-69页
     ·改进效果第69-70页
   ·本章小结第70-73页
第五章 上位机软件与实验教学设计第73-81页
   ·上位机软件第73-78页
     ·软件开发平台介绍第73-76页
       ·虚拟仪器介绍第73-74页
       ·LabView介绍第74-76页
     ·上位机软件功能第76-78页
       ·总体功能第76页
       ·数据采集功能第76-77页
       ·数据分析功能第77-78页
       ·故障诊断功能第78页
   ·实验教学设计第78-79页
   ·本章小结第79-81页
第六章 总结与展望第81-83页
   ·总结第81-82页
   ·展望第82-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-89页
研究成果及发表的学术论文第89-91页
作者与导师简介第91-92页
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第92-93页

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