摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
1. 绪论 | 第8-14页 |
·机械故障诊断的研究内容 | 第8页 |
·课题研究目的和意义 | 第8-9页 |
·国内外研究现状及发展趋势 | 第9-12页 |
·本论文所要完成的主要工作 | 第12-14页 |
2. 故障诊断基本知识 | 第14-18页 |
·传动箱故障机理分析 | 第14页 |
·传动箱中常见的故障形式及产生的原因 | 第14-17页 |
·齿轮常见的故障形式及产生的原因 | 第14-16页 |
·轴承常见的故障形式及产生的原因 | 第16-17页 |
·齿轮箱振动信号的特点 | 第17-18页 |
3. 共振解调与时域同步平均 | 第18-28页 |
·共振解调 | 第18-22页 |
·共振解调理论 | 第18-21页 |
·共振解调的工作原理 | 第21-22页 |
·时域同步平均 | 第22-28页 |
·时域同步平均理论 | 第22-25页 |
·时域同步平均的工作原理 | 第25-28页 |
4. 基于Labview的设备状态检测与故障诊断虚拟仪器开发 | 第28-44页 |
·引言 | 第28-32页 |
·系统硬件构成 | 第28-30页 |
·系统软件构成 | 第30-32页 |
·基于Labview的故障诊断虚拟仪器程序设计 | 第32-37页 |
·数据采集模块 | 第32页 |
·数据显示模块 | 第32-33页 |
·数据处理模块 | 第33-35页 |
·人机交互的界面设计 | 第35-37页 |
·共振解调法的仿真试验 | 第37-40页 |
·轴承外圈故障 | 第38-39页 |
·保持架断裂 | 第39页 |
·崩齿故障 | 第39-40页 |
·时域同步平均法的仿真试验 | 第40-43页 |
·轴承外圈故障 | 第40-41页 |
·保持架断裂 | 第41-42页 |
·崩齿故障 | 第42-43页 |
·小结 | 第43-44页 |
5. 基于神经网络的故障诊断方法的应用 | 第44-60页 |
·人工神经网络 | 第44-45页 |
·BP神经网络 | 第45-48页 |
·BP算法的描述 | 第46-48页 |
·BP算法的缺点 | 第48页 |
·用Matlab语言实现BP神经网络的诊断 | 第48-51页 |
·两种数据处理方法故障诊断结果的比较 | 第51-60页 |
·基于BP网络的齿轮箱故障诊断共振解调数据处理结果 | 第51-56页 |
·基于BP网络的齿轮箱故障诊断时域同步平均数据处理结果 | 第56-58页 |
·两种数据处理方法诊断结果的比较 | 第58-60页 |
6. 结论和展望 | 第60-62页 |
参考文献 | 第62-66页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第66-67页 |
致谢 | 第67页 |