| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| 1．1 课题研究的背景、现状及意义 | 第7页 |
| 1．2 机械设备故障诊断的内容、方法 | 第7-9页 |
| 1．2．1 机械设备故障诊断的内容 | 第7-9页 |
| 1．2．2 机械设备故障诊断的常用方法 | 第9页 |
| 1．3 机械故障诊断的振动分析法 | 第9-10页 |
| 1．3．1 机械设备振动的形式及原因 | 第9页 |
| 1．3．2 振动分析的几种方法 | 第9-10页 |
| 1．4 机械设备故障诊断方法发展趋势 | 第10-11页 |
| 1．5 问题的提出、本文的主要内容及主要工作 | 第11-15页 |
| 1．5．1 问题的提出 | 第11-12页 |
| 1．5．2 本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 1．5．3 本人主要工作 | 第13-15页 |
| 2 燕化挤压机组的结构特点及故障机理 | 第15-23页 |
| 2．1 挤压机组介绍及监测方案 | 第15-19页 |
| 2．1．1 设备概况、基本参数 | 第15-17页 |
| 2．1．2 挤压机组状态监测方案 | 第17-19页 |
| 2．2 挤压机组设备几种典型的故障机理 | 第19-23页 |
| 2．2．1 滚动轴承的故障机理 | 第19-21页 |
| 2．2．2 齿轮故障机理 | 第21-23页 |
| 3 基于主分量分析的故障诊断方法 | 第23-43页 |
| 3．1 局域波理论及其分解方法 | 第23-28页 |
| 3．1．1 局域波理论及局域波分量的提出 | 第24-25页 |
| 3．1．2 局域波分解算法 | 第25-28页 |
| 3．2 状态识别方法—主分量分析 | 第28-34页 |
| 3．2．1 状态识别问题 | 第29页 |
| 3．2．2 状态识别方法 | 第29-30页 |
| 3．3．3 主分量分析 | 第30-32页 |
| 3．3．4 主分量分析的过程 | 第32-33页 |
| 3．3．5 分析方法的验证 | 第33-34页 |
| 3．3 时序模型分析方法 | 第34-43页 |
| 3．3．1 时间序列模型结构特征 | 第34-37页 |
| 3．3．2 建模方法 | 第37-41页 |
| 3．3．3 AR模型阶次确定 | 第41-43页 |
| 4 分析方法在挤压机故障诊断中的应用 | 第43-55页 |
| 4．1 挤压机故障诊断 | 第43-50页 |
| 4．1．1 挤压机的运行状态监测 | 第43-44页 |
| 4．1．2 故障诊断过程的论述 | 第44-50页 |
| 4．2 故障原因分析 | 第50-55页 |
| 4．2．1 减速机三轴轴承寿命估算 | 第50-54页 |
| 4．2．2 轴承寿命估算结果分析 | 第54-55页 |
| 5 基于虚拟技术的机械故障诊断系统 | 第55-65页 |
| 5．1 虚拟仪器技术概述 | 第55-58页 |
| 5．1．1 虚拟仪器基本概念 | 第55-56页 |
| 5．1．2 LabVIEW的运行机制 | 第56页 |
| 5．1．3 子VI的建立和调用 | 第56-58页 |
| 5．2 基于虚拟技术的机械振动状态监测与故障诊断系统 | 第58-65页 |
| 5．2．1 总体框架 | 第58-59页 |
| 5．2．2 时序分析模块 | 第59-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第70页 |