基于小波理论的液压系统诊断特征提取与故障分类方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·液压系统故障诊断概述 | 第9-10页 |
| ·液压系统故障诊断的意义 | 第9页 |
| ·液压系统故障诊断的方法及研究现状 | 第9-10页 |
| ·液压设备故障特征提取技术综述 | 第10-15页 |
| ·传统信号处理技术 | 第11页 |
| ·非平稳信号处理方法 | 第11-14页 |
| ·非高斯信号处理方法 | 第14页 |
| ·分形处理方法 | 第14-15页 |
| ·神经网络方法 | 第15页 |
| ·课题来源、论文主要研究内容及重难点 | 第15-17页 |
| 2 小波及小波包分析基本理论 | 第17-27页 |
| ·小波变换的基本理论 | 第17-24页 |
| ·小波变换的定义 | 第17-18页 |
| ·小波变换的特点 | 第18-19页 |
| ·小波变换的反演及对基本小波的要求 | 第19-20页 |
| ·离散小波变换 | 第20页 |
| ·多分辨率分析与二尺度方程 | 第20-22页 |
| ·Mallat 算法 | 第22-24页 |
| ·小波包变换的基本理论 | 第24-26页 |
| ·小波包算法 | 第25页 |
| ·最优小波包基的选择 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 液压系统的小波消噪研究 | 第27-43页 |
| ·液压系统故障特征识别机理分析 | 第27-30页 |
| ·液压动力系统的动力学模型 | 第27-29页 |
| ·机电液参数耦合机理分析 | 第29-30页 |
| ·小波消噪的原理 | 第30页 |
| ·小波阈值消噪法 | 第30-35页 |
| ·阈值处理的方法 | 第31-33页 |
| ·阈值的确定规则 | 第33-34页 |
| ·三种消噪方式 | 第34页 |
| ·小波消噪的基本步骤 | 第34-35页 |
| ·基于小波分解的自适应滤波算法 | 第35-37页 |
| ·自适应滤波算法 | 第35-36页 |
| ·小波分解与自适应滤波结合滤波 | 第36-37页 |
| ·液压动力系统压力信号的小波消噪 | 第37-42页 |
| ·消噪效果的评价标准 | 第37-38页 |
| ·信号的消噪比较 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于小波包分解的能量特征提取与故障分类 | 第43-56页 |
| ·频域能量特征提取研究 | 第43-45页 |
| ·小波包分解 | 第43-44页 |
| ·频带能量特征提取 | 第44页 |
| ·能量容差及序列 | 第44-45页 |
| ·试验研究 | 第45-52页 |
| ·试验系统及条件 | 第45-46页 |
| ·试验设计 | 第46-47页 |
| ·液压系统各种故障分析 | 第47-52页 |
| ·利用 ART1 神经网络分类故障 | 第52-55页 |
| ·ART 神经网络介绍 | 第52-54页 |
| ·利用 ART1 神经网络进行故障分类 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 包络分析方法比较及其在液压系统中的应用 | 第56-72页 |
| ·常见的几种信号包络提取方法 | 第56-62页 |
| ·希尔伯特变换的解调介绍 | 第56-57页 |
| ·共振解调方法介绍 | 第57-58页 |
| ·Morlet 小波解调介绍 | 第58-62页 |
| ·工程应用 | 第62-67页 |
| ·三种包络分析方法比较 | 第63-65页 |
| ·灰色关联度方法 | 第65-67页 |
| ·包络-灰色关联度诊断实例 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 6 结论与展望 | 第72-74页 |
| ·结论 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78页 |
