摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题来源和研究意义 | 第11-13页 |
1.1.1 课题来源 | 第11页 |
1.1.2 研究背景和意义 | 第11-13页 |
1.2 课题研究概况 | 第13-17页 |
1.2.1 国内外故障检测技术研究概况 | 第13-14页 |
1.2.2 滚动轴承故障机理研究概况 | 第14-15页 |
1.2.3 滚动轴承智能化检测技术研究概况 | 第15-17页 |
1.3 课题主要内容 | 第17页 |
1.4 课题技术路线 | 第17-19页 |
第2章 滚动轴承故障机理 | 第19-32页 |
2.1 滚动轴承概述 | 第19-21页 |
2.1.1 滚动轴承结构和特性 | 第19-20页 |
2.1.2 滚动轴承分类 | 第20-21页 |
2.2 滚动轴承失效形式 | 第21-23页 |
2.2.1 塑性变形 | 第21页 |
2.2.2 胶合失效 | 第21-22页 |
2.2.3 磨损失效 | 第22页 |
2.2.4 疲劳失效 | 第22页 |
2.2.5 腐蚀失效 | 第22页 |
2.2.6 断裂失效 | 第22-23页 |
2.2.7 保持架破坏失效 | 第23页 |
2.3 滚动轴承振动分析 | 第23-24页 |
2.4 滚动轴承运动学分析 | 第24-27页 |
2.4.1 滚动轴承相对运动 | 第24-25页 |
2.4.2 滚动轴承故障特征 | 第25-27页 |
2.5 滚动轴承动力学分析 | 第27-31页 |
2.5.1 滚动轴承故障动力学建模 | 第27-28页 |
2.5.2 滚动轴承故障载荷建模 | 第28-29页 |
2.5.3 滚动轴承故障信号建模 | 第29-30页 |
2.5.4 滚动轴承故障信号特征 | 第30-31页 |
2.6 本章小结 | 第31-32页 |
第3章 基于自回归和谱熵算法的检测技术 | 第32-43页 |
3.1 振动信号预处理 | 第32-34页 |
3.1.1 奇异点剔除处理 | 第33页 |
3.1.2 消除趋势项处理 | 第33页 |
3.1.3 标准化处理 | 第33-34页 |
3.1.4 平滑处理 | 第34页 |
3.1.5 数字滤波处理 | 第34页 |
3.2 自回归模型 | 第34-35页 |
3.3 复Morlet小波包络 | 第35-37页 |
3.3.1 包络处理 | 第35-36页 |
3.3.2 小波变换 | 第36页 |
3.3.3 复Morlet小波包络 | 第36-37页 |
3.4 谱熵和复Morlet小波组构建 | 第37-38页 |
3.4.1 谱熵算法 | 第37-38页 |
3.4.2 复Morlet小波组构建算法 | 第38页 |
3.5 基于自回归和谱熵算法的检测技术 | 第38-39页 |
3.6 试验验证 | 第39-42页 |
3.6.1 仿真信号试验 | 第39-41页 |
3.6.2 实测信号试验 | 第41-42页 |
3.7 本章小结 | 第42-43页 |
第4章 基于字典和增强学习算法的检测技术 | 第43-58页 |
4.1 特征提取 | 第43-47页 |
4.1.1 时域特征提取 | 第44-45页 |
4.1.2 频域特征提取 | 第45-46页 |
4.1.3 时频域特征提取 | 第46-47页 |
4.2 字典学习 | 第47-50页 |
4.2.1 稀疏编码和字典学习 | 第47-48页 |
4.2.2 字典学习和改进算法 | 第48-50页 |
4.3 基于字典学习预处理 | 第50-52页 |
4.3.1 基于字典学习预处理算法 | 第50页 |
4.3.2 仿真信号试验 | 第50-52页 |
4.4 增强学习 | 第52-53页 |
4.4.1 反向传播神经网络 | 第52页 |
4.4.2 基于反向传播神经网络的自适应增强学习算法 | 第52-53页 |
4.5 基于字典和增强学习算法的检测技术 | 第53页 |
4.6 试验验证 | 第53-57页 |
4.7 本章小结 | 第57-58页 |
第5章 滚动轴承故障检测平台搭建 | 第58-68页 |
5.1 检测平台结构设计 | 第58-59页 |
5.2 检测平台运行控制 | 第59-61页 |
5.2.1 控制系统硬件构成 | 第59-60页 |
5.2.2 控制系统程序和界面 | 第60-61页 |
5.3 检测平台软件开发 | 第61-67页 |
5.3.1 软件需求分析 | 第62页 |
5.3.2 软件功能介绍 | 第62-64页 |
5.3.3 软件运行测试 | 第64-67页 |
5.4 本章小结 | 第67-68页 |
总结和展望 | 第68-70页 |
总结 | 第68页 |
展望 | 第68-70页 |
致谢 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
攻读硕士学位期间学术成果 | 第75页 |
发表学术论文 | 第75页 |
申请专利 | 第75页 |