基于发动机耐久性试验数据的故障诊断
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 | 第7-10页 |
| 1.2.1 发动机故障诊断的发展历史和研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 阶次分析在发动机的故障诊断中的应用 | 第8-9页 |
| 1.2.3 发动机故障信号的特征提取和识别 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容与框架 | 第10-12页 |
| 1.3.1 论文的研究思路和主要工作 | 第10页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第10-12页 |
| 2 传统的故障分析手段 | 第12-28页 |
| 2.1 发动机振动原理和故障特点 | 第12-13页 |
| 2.2 信号的传统分析法 | 第13-16页 |
| 2.2.1 时域分析 | 第13-14页 |
| 2.2.2 频域分析 | 第14-16页 |
| 2.3 小波分析相关方法 | 第16-19页 |
| 2.3.1 小波变换 | 第16-17页 |
| 2.3.2 离散小波变换 | 第17页 |
| 2.3.3 小波包分解 | 第17-18页 |
| 2.3.4 小波包分解能量特征 | 第18-19页 |
| 2.4 基于PAK数据的故障分析 | 第19-28页 |
| 2.4.1 失火故障分析 | 第19-24页 |
| 2.4.2 发动机异响故障分析 | 第24-27页 |
| 2.4.3 传统的故障分析总结 | 第27-28页 |
| 3 基于阶次谱的故障分析和特征提取 | 第28-59页 |
| 3.1 德尔塔分析仪及其基本原理 | 第28-30页 |
| 3.2 阶次分析原理 | 第30-32页 |
| 3.3 基于阶次谱的典型故障分析 | 第32-52页 |
| 3.3.1 气门断裂故障 | 第32-37页 |
| 3.3.2 排气摇臂损坏故障 | 第37-40页 |
| 3.3.3 活塞开裂故障 | 第40-43页 |
| 3.3.4 缸内划痕故障 | 第43-44页 |
| 3.3.5 飞轮故障 | 第44-46页 |
| 3.3.6 火花塞烧蚀 | 第46-48页 |
| 3.3.7 喷油故障 | 第48-49页 |
| 3.3.8 失火故障 | 第49-51页 |
| 3.3.9 变速箱轴断故障 | 第51-52页 |
| 3.4 故障特征提取 | 第52-59页 |
| 3.4.1 特征提取理论 | 第53页 |
| 3.4.2 主成分分析 | 第53-56页 |
| 3.4.3 基于阶次谱分析的特征提取 | 第56-59页 |
| 4 基于机器学习的故障识别技术 | 第59-69页 |
| 4.1 统计学习理论 | 第60-61页 |
| 4.2 支持向量机在故障诊断中的应用 | 第61-65页 |
| 4.3 基于xgboost的故障诊断技术 | 第65-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 结论 | 第69页 |
| 5.2 未来展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
