摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-7页 |
第一章 绪论 | 第11-23页 |
1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-13页 |
1.1.1 课题研究的背景 | 第11-12页 |
1.1.2 课题研究的意义 | 第12-13页 |
1.2 机械设备故障诊断技术的发展历史 | 第13-14页 |
1.3 机械设备故障诊断的定义及研究内容 | 第14-17页 |
1.3.1 机械故障诊断技术的定义 | 第14-16页 |
1.3.2 机械设备故障诊断的研究内容 | 第16-17页 |
1.4 旋转机械设备的典型故障及其振动特征 | 第17-21页 |
1.5 论文的主要内容及安排 | 第21-23页 |
第二章 旋转机械中滚动轴承故障诊断原理及方法 | 第23-37页 |
2.1 旋转机械中的滚动轴承及其失效形式 | 第23-26页 |
2.1.1 滚动轴承的基本结构 | 第23-25页 |
2.1.2 滚动轴承的失效形式 | 第25-26页 |
2.2 旋转机械中滚动轴承的振动机理及频率特性 | 第26-30页 |
2.2.1 滚动轴承振动发生的原因 | 第26-27页 |
2.2.2 滚动轴承的频率特征 | 第27-30页 |
2.3 滚动轴承的振动信号采集 | 第30-32页 |
2.4 旋转机械中滚动轴承故障诊断常用的方法 | 第32-34页 |
2.5 基于无量纲指标的滚动轴承故障诊断分析 | 第34-36页 |
2.6 本章小结 | 第36-37页 |
第三章 EMD 和无量纲指标相结合轴承故障诊断方法 | 第37-53页 |
3.1 无量纲指标及其优点分析 | 第37-43页 |
3.1.1 随机信号的概率密度函数 | 第37-40页 |
3.1.2 有量纲指标和无量纲指标 | 第40-42页 |
3.1.3 无量纲指标的优点分析 | 第42-43页 |
3.2 经验模态分解 | 第43-49页 |
3.2.1 EMD 方法的基本原理 | 第44-46页 |
3.2.2 EMD 技术的分解算法 | 第46-47页 |
3.2.3 EMD 方法的完备性和正交性 | 第47-48页 |
3.2.4 Hilbert 谱和 Hilbert 边际谱 | 第48-49页 |
3.3 基于 EMD 方法的无量纲指标故障诊断分析方法 | 第49-51页 |
3.4 本章小结 | 第51-53页 |
第四章 基于改进 EMD 的无量纲指标故障诊断定位研究 | 第53-73页 |
4.1 LMD 的基本原理 | 第54-59页 |
4.1.1 基本概念 | 第54-55页 |
4.1.2 LMD 的基本原理及算法 | 第55-59页 |
4.2 LMD 和 EMD 方法的对比 | 第59-60页 |
4.3 基于 LMD 方法的无量纲指标故障诊断分析方法 | 第60-62页 |
4.4 实验平台及工作原理 | 第62-68页 |
4.4.1 实验机组的介绍 | 第62-65页 |
4.4.2 振动数据采集系统 | 第65-68页 |
4.5 基于 LMD 的无量纲分析在轴承诊断中应用 | 第68-71页 |
4.5.1 试验平台及故障件 | 第68-69页 |
4.5.2 轴承故障定位实验 | 第69-71页 |
4.6 本章小结 | 第71-73页 |
第五章 基于 EMD 的复合无量纲分析在轴承故障诊断中应用 | 第73-93页 |
5.1 遗传编程 | 第73-77页 |
5.1.1 遗传编程的工作原理 | 第73-77页 |
5.1.2 遗传编程的特点 | 第77页 |
5.2 新无量纲指标的构建 | 第77-81页 |
5.2.1 构建新无量纲指标的理论依据 | 第77-78页 |
5.2.2 构建新无量纲指标 | 第78-81页 |
5.3 基于 EMD 的无量纲分析在轴承诊断中应用 | 第81-85页 |
5.3.1 试验平台及故障件 | 第81-83页 |
5.3.2 轴承故障定位实验 | 第83-85页 |
5.4 基于 EMD 的复合无量纲分析在轴承诊断中应用 | 第85-91页 |
5.4.1 试验平台及故障件 | 第85-86页 |
5.4.2 轴承故障分类实验 | 第86-91页 |
5.5 本章小结 | 第91-93页 |
第六章 总结与展望 | 第93-95页 |
参考文献 | 第95-99页 |
致谢 | 第99-101页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第101页 |
攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第101页 |