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基于模态分析与信息熵的齿轮箱故障诊断研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·论文研究的背景及意义第9-10页
     ·课题来源第9页
     ·选题意义第9-10页
   ·机械故障诊断的发展第10-11页
   ·齿轮箱故障诊断的研究现状与发展趋势第11-13页
   ·模态分析理论的研究现状与发展趋势第13-14页
   ·信息熵理论的研究现状和发展趋势第14-15页
   ·本文的研究内容第15-17页
第二章 齿轮箱故障诊断实验及测点优化配置第17-45页
   ·齿轮箱故障诊断实验台第18-19页
   ·实验的故障设置第19-24页
     ·齿轮失效形式及振动特征分析第19-21页
     ·滚动轴承失效形式及振动特征分析第21-23页
     ·齿轮箱齿轮及轴承故障设置第23-24页
   ·实验测试仪器第24-26页
     ·传感器的选择第24-25页
     ·采集分析仪的选择第25-26页
   ·工作模态分析实验测点的优化配置第26-43页
     ·齿轮箱的有限元建模与计算模态分析第26-30页
     ·齿轮箱的试验模态分析第30-39页
     ·计算模态与试验模态分析结果对比第39-40页
     ·试验传感器测点的选择第40-43页
   ·试验信号的采集第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第三章 基于工作模态分析的齿轮箱故障诊断研究第45-72页
   ·测点及参考点的选择第45-47页
   ·齿轮箱匀速转动的工作模态分析第47-57页
     ·正常齿轮箱匀速转动的工作模态分析第47-51页
     ·故障齿轮箱匀速转动的工作模态分析第51-55页
       ·对比分析第55-57页
   ·齿轮箱变速转动的工作模态分析第57-71页
     ·齿轮箱振动信号谐波分析第57-60页
     ·振动响应信号的预处理第60-67页
     ·变转速正常与故障齿轮箱工作模态的对比分析第67-71页
   ·本章小结第71-72页
第四章 基于信息熵理论的齿轮箱故障诊断研究第72-86页
   ·信息的定量描述方法—信息熵第72-74页
   ·振动信号时域的信息熵特征第74-78页
     ·时域信号的奇异谱熵特征提取法第74-75页
     ·齿轮箱信号中奇异谱熵值的计算第75-78页
   ·振动信号频域的信息熵特征第78-82页
     ·基于功率谱的信息熵特征提取方法第79页
     ·齿轮箱信号中功率谱熵的计算第79-81页
     ·基于互功率谱的信息熵特征提取方法第81页
     ·齿轮箱信号中互功率谱熵值的计算第81-82页
   ·故障种类的识别第82-85页
   ·本章小结第85-86页
总结与展望第86-88页
参考文献第88-93页
攻读硕士学位期间发表的论文第93-94页
致谢第94页

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