| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1.绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 状态监测和故障诊断技术的发展与现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 变速器早期失效诊断技术发展现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要内容与结构 | 第14-15页 |
| 2.变速器故障机理和特征分析 | 第15-23页 |
| 2.1 变速器常见失效形式 | 第15-17页 |
| 2.1.1 齿轮常见失效形式 | 第15-16页 |
| 2.1.2 滚动轴承常见失效形式 | 第16-17页 |
| 2.2 变速器诊断机理分析 | 第17-19页 |
| 2.2.1 齿轮诊断机理分析 | 第17-18页 |
| 2.2.2 滚动轴承振动机理分析 | 第18-19页 |
| 2.3 变速器典型故障振动信号特征 | 第19-22页 |
| 2.3.1 齿轮故障诊断信号特征 | 第19-21页 |
| 2.3.2 滚动轴承故障振动信号特征 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3.数学形态学在变速器早期失效诊断中的应用 | 第23-35页 |
| 3.1 数学形态学基本原理 | 第23-26页 |
| 3.1.1 数学形态学基本运算 | 第23-25页 |
| 3.1.2 广义形态滤波器 | 第25-26页 |
| 3.2 结构元素的确定 | 第26-30页 |
| 3.2.1 结构元素的形状选择 | 第26-27页 |
| 3.2.2 结构元素尺寸确定 | 第27-30页 |
| 3.3 自适应结构元素广义形态滤波器滤波性能分析 | 第30-31页 |
| 3.4 数学形态学在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 4.阶次趋势分析在变速器早期失效诊断中的应用 | 第35-49页 |
| 4.1 阶次趋势分析方法 | 第35-39页 |
| 4.1.1 阶次分析原理 | 第35-36页 |
| 4.1.2 仿真分析 | 第36-37页 |
| 4.1.3 阶次趋势指标 | 第37-39页 |
| 4.2 阶次趋势指标限值提取 | 第39-43页 |
| 4.2.1 齿轮S-N曲线 | 第39-41页 |
| 4.2.2 疲劳累计损伤理论 | 第41页 |
| 4.2.3 提取阶次趋势限值指标 | 第41-43页 |
| 4.3 ARIMA预测模型用于阶次趋势指标预测 | 第43-47页 |
| 4.3.1 ARIMA模型概述 | 第43-44页 |
| 4.3.2 ARIMA模型计算过程 | 第44-45页 |
| 4.3.3 ARIMA预测模型实例 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 5.变速器早期失效诊断系统软件实现 | 第49-65页 |
| 5.1 早期失效诊断系统结构 | 第49-50页 |
| 5.2 数据采集硬件的选择 | 第50-51页 |
| 5.2.1 传感器选择与安装 | 第50页 |
| 5.2.2 数据接收系统 | 第50-51页 |
| 5.3 系统开发 | 第51-55页 |
| 5.3.1 开发平台选择 | 第51-52页 |
| 5.3.2 软件主要功能模块 | 第52-55页 |
| 5.4 变速器耐久试验数据库开发 | 第55-57页 |
| 5.4.1 MicrosoftSQLServer数据库简介 | 第55-56页 |
| 5.4.2 数据库开发 | 第56-57页 |
| 5.5 试验验证 | 第57-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 6.总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 进一步展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71页 |