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基于网格细化小波聚类的航空发动机转子系统故障诊断

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究目的及意义第8-9页
    1.2 航空发动机故障诊断的国内外研究现状第9-11页
    1.3 航空发动机故障诊断的发展趋势第11-12页
    1.4 本文的主要研究内容第12-13页
    1.5 本章小结第13-14页
第2章 航空发动机转子系统典型故障第14-28页
    2.1 航空发动机的分类第14-19页
    2.2 航空发动机转子系统振动的基本概念第19-20页
    2.3 航空发动机转子系统常见的振动故障类型及特征第20-27页
        2.3.1 振动故障类型第20-21页
        2.3.2 振动故障机理与特征第21-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 小波聚类算法及其改进第28-44页
    3.1 小波聚类算法第28-35页
        3.1.1 小波聚类算法的详细步骤第28-33页
        3.1.2 小波聚类算法的性质第33-35页
    3.2 小波聚类算法的改进第35-42页
        3.2.1 基本思想和步骤第36页
        3.2.2 选取特征量第36-38页
        3.2.3 网格拆分技术第38-41页
        3.2.4 网格的相关概念第41-42页
    3.3 时间复杂度第42-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第4章 网格细化小波聚类算法在转子系统故障诊断中的应用第44-60页
    4.1 转子系统故障模拟实验装置第44-46页
        4.1.1 ZT-3 型多功能转子振动模拟试验台第44-45页
        4.1.2 ZXP-F16E振动数据采集分析系统第45-46页
    4.2 转子系统振动故障模拟实验第46-47页
    4.3 实例分析第47-58页
        4.3.1 量化、划分网格第50-53页
        4.3.2 运用离散小波变换第53-54页
        4.3.3 寻找连通单元并聚类第54-56页
        4.3.4 标签单元并构造查找表第56-58页
    4.4 改进前后聚类精度的对比第58-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第5章 结论与展望第60-62页
    5.1 结论第60-61页
    5.2 展望第61-62页
参考文献第62-65页
发表学术论文和参加科研工作的情况第65-66页
致谢第66-67页

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