基于声发射的轧机液压缸在线故障诊断与分析
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 文献综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 故障诊断技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 声发射技术的应用 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 液压缸声发射信号的产生和采集 | 第16-20页 |
| 2.1 声发射信号概述 | 第16-17页 |
| 2.2 液压缸声发射信号的产生机理和特点 | 第17-18页 |
| 2.3 液压缸声发射信号的采集 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 液压缸声发射信号的预处理 | 第20-34页 |
| 3.1 小波变换基本理论 | 第20页 |
| 3.2 液压缸声发射信号的小波去噪 | 第20-29页 |
| 3.2.1 阈值函数的选择及阈值准则的确定 | 第21-23页 |
| 3.2.2 小波基的选取 | 第23-26页 |
| 3.2.3 小波分解层数确定 | 第26-27页 |
| 3.2.4 实验数据分析 | 第27-29页 |
| 3.3 轧机液压缸故障声发射信号的特征提取与分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 声发射信号的特征参数及其定义 | 第29-31页 |
| 3.3.2 能量值特征小波变换提取方法 | 第31-32页 |
| 3.3.3 实验分析 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 液压缸声发射信号的特征选择与可视化分类 | 第34-48页 |
| 4.1 基于主成分分析的特征选择与分类 | 第34-38页 |
| 4.1.1 主成分分析 | 第34-35页 |
| 4.1.2 实验分析 | 第35-38页 |
| 4.2 基于状态热图的特征选择与状态分类 | 第38-43页 |
| 4.2.1 液压缸声发射信号的定量分析 | 第38-39页 |
| 4.2.2 液压缸声发射信号的三维状态热图 | 第39-41页 |
| 4.2.3 实验分析 | 第41-43页 |
| 4.3 基于小波变换的特征选择与状态识别 | 第43-47页 |
| 4.3.1 基于小波变换的特征选择 | 第43-44页 |
| 4.3.2 实验分析 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 结论与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 结论 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士期间参研课题与研究成果 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
