| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 字母注释表 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-26页 |
| 1.1 课题来源 | 第15页 |
| 1.2 课题研究的背景、目的和意义 | 第15页 |
| 1.3 基于振动检测的机械故障诊断研究现状 | 第15-21页 |
| 1.4 离心输油泵故障诊断的研究现状和发展趋势 | 第21-24页 |
| 1.5 本文主要研究内容和技术路线 | 第24-26页 |
| 第二章 离心输油泵故障机理及故障调研 | 第26-49页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 离心输油泵的基本结构 | 第26-30页 |
| 2.3 离心输油泵的工作原理 | 第30-31页 |
| 2.4 离心输油泵常见故障形式及其机理分析 | 第31-36页 |
| 2.5 输油站场离心输油泵故障案例调研 | 第36-48页 |
| 2.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 基于振动检测的故障诊断原理 | 第49-61页 |
| 3.1 引言 | 第49页 |
| 3.2 振动信号采集系统及测点布置 | 第49-52页 |
| 3.3 离心输油泵常见故障时频特征 | 第52-58页 |
| 3.4 输油站场离心输油泵故障诊断要点汇总 | 第58页 |
| 3.5 离心输油泵振动检测故障诊断方法不足 | 第58-60页 |
| 3.6 小结 | 第60-61页 |
| 第四章 离心输油泵转子/轴承振动信号降噪 | 第61-73页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 基于奇异值分解的离心输油泵振动信号降噪 | 第61-65页 |
| 4.3 转子/轴承振动信号奇异值分解降噪数值仿真与实例分析 | 第65-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 离心输油泵转子/轴承故障特征提取与模式识别 | 第73-88页 |
| 5.1 引言 | 第73页 |
| 5.2 小波包能量熵特征 | 第73-76页 |
| 5.3 转子/轴承振动信号能量特征向量提取实例分析 | 第76-79页 |
| 5.4 BP神经网络 | 第79-82页 |
| 5.5 转子/轴承振动信号神经网络故障诊断实例分析 | 第82-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 结论与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 结论 | 第88页 |
| 6.2 展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 附录表 | 第96-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
