全矢谱体系兼容性关键技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题概述 | 第9-10页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题的提出及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·旋转机械设备故障诊断的发展概况 | 第10-11页 |
| ·同源信息融合分析技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·全信息技术的研究及发展概况 | 第12-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-16页 |
| 2 基于单截面信息融合的全信息分析技术 | 第16-30页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·转子双通道回转信息特征提取方法 | 第16-29页 |
| ·理论基础 | 第16-24页 |
| ·数值计算 | 第24-26页 |
| ·轴心轨迹图形描述 | 第26-27页 |
| ·全信息分析技术及其特点 | 第27页 |
| ·实例应用 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 全矢谱分析与传统分析方法的关系 | 第30-44页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·传统分析方法概述 | 第30-34页 |
| ·传统常规信号的分析 | 第30-31页 |
| ·信号的幅域分析概述 | 第31-32页 |
| ·信号的频域分析 | 第32-34页 |
| ·全矢谱在数值计算方面的兼容性 | 第34-36页 |
| ·快速傅立叶变换 | 第34-35页 |
| ·全矢谱方法的计算 | 第35-36页 |
| ·全矢谱图谱表达方面的兼容性 | 第36-40页 |
| ·传统分析图谱表达方式 | 第36-38页 |
| ·全矢谱图谱表达方式 | 第38-40页 |
| ·全矢谱分析的工程应用实例 | 第40-43页 |
| ·实例应用一 | 第40-41页 |
| ·实例应用二 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 全矢谱分析在智能诊断方面的兼容性 | 第44-57页 |
| ·概述 | 第44-45页 |
| ·人工神经网概况及其应用研究 | 第45-49页 |
| ·神经网络的特点和性质 | 第45-46页 |
| ·神经网络模型 | 第46-47页 |
| ·旋转机械几种典型故障的特征 | 第47-49页 |
| ·人工神经网络的诊断方法研究 | 第49-52页 |
| ·激励函数 | 第49页 |
| ·Sigmoid激励函数下的BP算法 | 第49-50页 |
| ·学习样本的选择 | 第50页 |
| ·隐含层单元数的节点 | 第50-51页 |
| ·BP神经网络的诊断流程 | 第51-52页 |
| ·全矢谱-BP神经网络故障诊断方法研究 | 第52-56页 |
| ·全矢谱-BP网络故障诊断方法的步骤 | 第52-53页 |
| ·实验研究 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 全矢谱分析对现行诊断经验和规则的继承性 | 第57-67页 |
| ·概述 | 第57页 |
| ·传统分析方法的故障诊断规则概述 | 第57-58页 |
| ·全矢谱分析对传统分析的继承性 | 第58-64页 |
| ·在不对中的故障诊断中的继承性 | 第58-60页 |
| ·工程诊断方法 | 第60-61页 |
| ·在油膜涡动与油膜振荡故障诊断中的继承性 | 第61-64页 |
| ·工程实例 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 6 结论及展望 | 第67-70页 |
| ·本文工作 | 第67-68页 |
| ·关键技术及创新 | 第67页 |
| ·主要结论 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读学位期间参与的项目及发表的学位论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
