基于局域波分解技术的货车滚动轴承故障诊断技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断的发展历程及现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 难点与创新点 | 第13-14页 |
| 第二章 滚动轴承故障机理分析及实验介绍 | 第14-27页 |
| 2.1 滚动轴承的基本结构和故障机理 | 第14-16页 |
| 2.1.1 滚动轴承的基本结构 | 第14页 |
| 2.1.2 滚动轴承的故障机理 | 第14-16页 |
| 2.2 滚动轴承典型故障特征频率的计算 | 第16-18页 |
| 2.3 机车轮对滚动实验台 | 第18-20页 |
| 2.4 机车滚动轴承故障诊断实验的硬件选取 | 第20-25页 |
| 2.4.1 采集设备及传感器的选定 | 第21-24页 |
| 2.4.2 实验中轴承的基本参数及实验工况 | 第24-25页 |
| 2.5 诊断系统的软件选定 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 局域波分解技术的边界处理 | 第27-40页 |
| 3.1 局域波法的基本理论 | 第27-29页 |
| 3.1.1 局域波的算法研究 | 第27-28页 |
| 3.1.2 局域波的端点效应 | 第28-29页 |
| 3.2 端点效应处理方法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 极值边界延拓法 | 第29-31页 |
| 3.2.2 镜像边界延拓法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 端点匹配特征波延拓方法 | 第32-34页 |
| 3.3 端点匹配特征波延拓数值模拟 | 第34-35页 |
| 3.4 各种延拓方法局域波分解结果比较 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于局域波分解技术的故障特征提取 | 第40-58页 |
| 4.1 模态混叠的形成及其处理办法 | 第40-41页 |
| 4.2 独立分量分析的理论基础 | 第41-43页 |
| 4.2.1 独立分量分析的模型 | 第41-42页 |
| 4.2.2 独立分量分析的算法 | 第42-43页 |
| 4.3 基于互信息的虚假分量识别方法的研究 | 第43-47页 |
| 4.3.1 基于互信息的特征分量选择原理 | 第43-45页 |
| 4.3.2 互信息法的仿真算例 | 第45-47页 |
| 4.4 基于EMD-ICA的基本算法和数据仿真 | 第47-51页 |
| 4.4.1 EMD-ICA的基本算法 | 第47页 |
| 4.4.2 数据仿真 | 第47-51页 |
| 4.5 EMD-ICA方法在实际工况中的应用 | 第51-57页 |
| 4.5.1 外圈 | 第52-54页 |
| 4.5.2 滚子 | 第54-55页 |
| 4.5.3 内圈 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 机车走行部故障诊断系统平台的开发 | 第58-72页 |
| 5.1 软件开发平台简介 | 第58-60页 |
| 5.1.1 虚拟仪器的基本概念 | 第58页 |
| 5.1.2 虚拟仪器的特点 | 第58-59页 |
| 5.1.3 诊断系统的总设计方案 | 第59-60页 |
| 5.2 数据采集模块 | 第60-61页 |
| 5.3 在线监测模块 | 第61-64页 |
| 5.4 精密诊断模块 | 第64-68页 |
| 5.5 现场实验验证 | 第68-71页 |
| 5.5.1 安全在线监测预警系统 | 第68-69页 |
| 5.5.2 精密诊断系统 | 第69-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文总结 | 第72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第79页 |
