| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·转子故障机理分析与故障诊断的重要性 | 第12页 |
| ·国内外转子故障机理研究现状分析 | 第12-14页 |
| ·国内外转子故障智能诊断与专家系统研究现状 | 第14-15页 |
| ·目前研究所存在的问题 | 第15-17页 |
| ·本文主要研究的内容 | 第17-19页 |
| 第二章 转子-轴承耦合系统动力学模型故障机理分析 | 第19-37页 |
| ·转子-滑动轴承耦合系统动力学模型 | 第19-20页 |
| ·动力学模型 | 第19页 |
| ·碰摩力 | 第19页 |
| ·无量纲非线性油膜力 | 第19-20页 |
| ·动力学方程 | 第20页 |
| ·初始参数与数值积分方法 | 第20页 |
| ·转子-滑动轴承耦合模型动力学分析 | 第20-25页 |
| ·静子刚度对碰摩转子系统响应的影响 | 第20-22页 |
| ·激励频率对碰摩转子系统响应的影响 | 第22-23页 |
| ·偏心量对碰摩转子系统响应的影响 | 第23-24页 |
| ·阻尼比对碰摩转子系统响应的影响 | 第24-25页 |
| ·转子-滚动轴承耦合系统动力学模型 | 第25-28页 |
| ·动力学模型 | 第25-26页 |
| ·碰摩力 | 第26页 |
| ·滚动轴承模型及轴承支承力 | 第26-27页 |
| ·动力学方程 | 第27-28页 |
| ·初始参数与数值积分方法 | 第28页 |
| ·转子-滚动轴承耦合模型动力学分析 | 第28-37页 |
| ·转速对系统运动的影响 | 第28-30页 |
| ·碰摩刚度对系统运动的影响 | 第30-31页 |
| ·轴承间隙对系统运动的影响 | 第31-34页 |
| ·转子偏心量对系统运动的影响 | 第34-35页 |
| ·结论 | 第35-37页 |
| 第三章 神经网络及结构自适应网络的获取 | 第37-43页 |
| ·神经网络简介 | 第37页 |
| ·神经网络模型 | 第37-40页 |
| ·神经元的非线性模型 | 第37-38页 |
| ·双层BP 神经网络结构 | 第38-40页 |
| ·基于遗传算法的结构自适应神经网络结构获取 | 第40-43页 |
| ·遗传算法 | 第40页 |
| ·遗传算法的实现步骤 | 第40-41页 |
| ·基于遗传算法的结构自适应神经网络知识获取模型 | 第41-43页 |
| 第四章 耦合故障动力学特征分析及故障智能诊断 | 第43-52页 |
| ·利用故障转子动力学模型进行故障诊断的流程 | 第43页 |
| ·滑动轴承支承下不平衡-油膜涡动-碰摩耦合故障诊断 | 第43-49页 |
| ·转子在油膜涡动下的碰摩故障特征分析 | 第43-44页 |
| ·频率特征提取 | 第44-46页 |
| ·转子碰摩故障样本的获取 | 第46-48页 |
| ·基于神经网络的碰摩故障智能诊断 | 第48页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| ·滚动轴承支承下不平衡-碰摩耦合故障智能诊断 | 第49-52页 |
| ·转静碰摩故障特征分析 | 第49-50页 |
| ·故障样本的选取 | 第50页 |
| ·样本分析 | 第50-51页 |
| ·基于神经网络的碰摩故障智能诊断实验 | 第51页 |
| ·结论 | 第51-52页 |
| 第五章 关联维数在非线性状态辨识中的应用 | 第52-58页 |
| ·非线性科学 | 第52页 |
| ·混沌的描述 | 第52-54页 |
| ·关联维数在非线性状态辨识中的应用 | 第54-58页 |
| ·非线性系统的关联维数 | 第54-56页 |
| ·转子故障信号关联维数分析 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| 第六章 转子碰摩耦合故障实验研究 | 第58-66页 |
| ·转子试验台简介 | 第58-60页 |
| ·ZL-3 多功能转子故障模拟实验台 | 第58页 |
| ·航空发动机转子实验器简介 | 第58-60页 |
| ·数据采集及分析系统 | 第60-63页 |
| ·数据采集原理 | 第60页 |
| ·电涡流位移传感器工作原理 | 第60-61页 |
| ·反射式光电转速传感器工作原理 | 第61-62页 |
| ·信号分析软件介绍 | 第62页 |
| ·实验装置信号采集 | 第62-63页 |
| ·滑动轴承支承下耦合故障实验及智能诊断 | 第63页 |
| ·信号采集 | 第63页 |
| ·智能诊断结果 | 第63页 |
| ·滚动轴承支承下耦合故障实验及智能诊断 | 第63-64页 |
| ·信号采集 | 第63-64页 |
| ·智能诊断结果 | 第64页 |
| ·诊断结论 | 第64-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 | 第74页 |