8000kW海洋救助船主动力装置综合监测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第10页 |
| ·所选课题的题目及课题来源 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第11-14页 |
| ·船舶动力装置监测方法研究现状 | 第11-13页 |
| ·船舶动力装置监测诊断方法的发展趋势 | 第13-14页 |
| ·现研究存在问题 | 第14页 |
| ·论文研究的主要内容及思路 | 第14-16页 |
| 第2章 齿轮箱振动监测诊断方法研究 | 第16-43页 |
| ·齿轮箱振动机理研究 | 第16-21页 |
| ·齿轮的简化振动模型 | 第16-17页 |
| ·齿轮发生故障时的振动信号特点 | 第17-20页 |
| ·齿轮箱故障主要形式 | 第20-21页 |
| ·齿轮箱故障诊断方法研 | 第21-25页 |
| ·齿轮箱振动信号处理方法 | 第21-25页 |
| ·齿轮箱振动信号典型故障试验 | 第25-27页 |
| ·典型故障试验装置及主要参数 | 第25-26页 |
| ·典型故障试验方案 | 第26-27页 |
| ·齿轮箱典型故障振动信号分析 | 第27-41页 |
| ·齿轮箱特征频率计算 | 第27-28页 |
| ·齿轮箱典型故障振动信号分析 | 第28-41页 |
| ·齿轮箱典型故障诊断流程 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第3章 瞬时转速监测诊断方法研究 | 第43-56页 |
| ·瞬时转速的测量与提取 | 第43-48页 |
| ·瞬时转速原始信号的测量 | 第43-44页 |
| ·瞬时转速信号的提取 | 第44-46页 |
| ·提高瞬时转速信号提取精度的方法 | 第46-48页 |
| ·瞬时转速法诊断机理研究 | 第48-54页 |
| ·瞬时转速波形时域分析 | 第49-51页 |
| ·瞬时转速波形频域分析 | 第51-53页 |
| ·瞬时转速特征提取 | 第53-54页 |
| ·瞬时转速法诊断流程 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于人工神经网络的齿轮箱故障识别研究 | 第56-71页 |
| ·人工神经网络介绍 | 第56-62页 |
| ·人工神经网络概念简介 | 第56页 |
| ·神经元模型和网络结构 | 第56-58页 |
| ·神经网络分类 | 第58-59页 |
| ·径向基函数(RBF)神经网络 | 第59-60页 |
| ·反向传播(BP)神经网络 | 第60-62页 |
| ·基于神经网络进行齿轮箱故障模式识别 | 第62-70页 |
| ·人工神经网络模式识别的特点 | 第62-63页 |
| ·齿轮箱状态模式划分 | 第63-64页 |
| ·应用BP网络进行齿轮箱状态模式识别 | 第64-67页 |
| ·应用RBF网络进行齿轮箱状态模式识别 | 第67-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 第5章 主动力装置监测诊断系统设计 | 第71-88页 |
| ·虚拟仪器LabVIEW介绍 | 第71页 |
| ·系统总体框架 | 第71-72页 |
| ·系统硬件介绍 | 第72-77页 |
| ·救助船齿轮箱振动信号采集 | 第72-74页 |
| ·救助船主机瞬时转速和上止点信号采集 | 第74页 |
| ·系统硬件选型 | 第74-77页 |
| ·系统子模块设计 | 第77-87页 |
| ·齿轮箱监测诊断模块 | 第77-80页 |
| ·热力参数监测诊断模块 | 第80-81页 |
| ·瞬时转速监测诊断模块 | 第81-82页 |
| ·示功图监测诊断模块 | 第82-84页 |
| ·融合诊断模块 | 第84-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 第6章 总结与展望 | 第88-90页 |
| ·总结 | 第88页 |
| ·本文创新点 | 第88-89页 |
| ·展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
