| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 装备状态监测技术 | 第9-11页 |
| 1.2.2 基于振动信号分析的工况监测 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究内容与结构 | 第13-15页 |
| 第2章 系统总体方案设计 | 第15-21页 |
| 2.1 目标装备可靠性影响因素分析 | 第15-16页 |
| 2.2 系统设计需求分析 | 第16-18页 |
| 2.2.1 主要功能和技术指标 | 第16-17页 |
| 2.2.2 需求分析 | 第17-18页 |
| 2.3 总体方案设计 | 第18-20页 |
| 2.3.1 系统硬件方案 | 第18-19页 |
| 2.3.2 系统软件方案 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 硬件设计 | 第21-32页 |
| 3.1 系统硬件模块功能概述 | 第21页 |
| 3.2 主控单元设计 | 第21-23页 |
| 3.3 IEPE传感器信号采集调理电路设计 | 第23-25页 |
| 3.3.1 恒流源电路设计 | 第23-24页 |
| 3.3.2 信号放大与滤波电路设计 | 第24-25页 |
| 3.4 装备上电状态检测电路设计 | 第25-29页 |
| 3.4.1 磁阻传感器选型及工作原理 | 第25-26页 |
| 3.4.2 磁阻传感器接口电路设计 | 第26-28页 |
| 3.4.3 磁阻传感器信号调理电路设计 | 第28-29页 |
| 3.5 传感器信号模数转换电路设计 | 第29-31页 |
| 3.6 TF卡数据存储单元设计 | 第31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 工况识别方法及软件设计 | 第32-50页 |
| 4.1 目标装备在线工况智能识别方法 | 第32-35页 |
| 4.1.1 基于阈值检测的工况判定方法 | 第32页 |
| 4.1.2 基于特征频率识别的工况判定方法 | 第32-35页 |
| 4.2 基于支持向量机（SVM）的离线工况识别方法 | 第35-42页 |
| 4.2.1 振动信号去噪 | 第36-37页 |
| 4.2.2 振动信号特征提取方法 | 第37-40页 |
| 4.2.3 基于支持向量机的工况判定方法 | 第40-42页 |
| 4.3 状态数据采集与存储软件设计 | 第42-47页 |
| 4.3.1 状态数据采集软件设计 | 第42-43页 |
| 4.3.2 状态数据存储软件设计 | 第43-46页 |
| 4.3.3 数据无线传输单元软件设计 | 第46-47页 |
| 4.4 在线工况识别方法软件设计 | 第47-49页 |
| 4.4.1 基于阈值检测的工况识别方法软件设计 | 第47页 |
| 4.4.2 基于特征频率识别的工况识别方法软件设计 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 系统功能调试与方法验证分析 | 第50-62页 |
| 5.1 系统功能调试 | 第50-54页 |
| 5.1.1 系统数据采样率调试 | 第50-51页 |
| 5.1.2 环境温湿度信号采集与存储调试 | 第51-52页 |
| 5.1.3 无线数据传输功能调试 | 第52-53页 |
| 5.1.4 目标装备上电状态检测功能调试 | 第53-54页 |
| 5.2 基于振动信号分析的目标装备工况监测方法验证方案 | 第54-60页 |
| 5.2.1 基于阈值检测的工况识别方法验证方案 | 第54-56页 |
| 5.2.2 基于特征频率识别的工况识别方法验证方案 | 第56-58页 |
| 5.2.3 基于支持向量机(SVM)的工况识别方法验证方案 | 第58-60页 |
| 5.3 实验验证平台与目标装备可替代性分析 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
