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汽车变速器轴承故障诊断方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 滚动轴承故障诊断发展过程及研究现状第10-14页
        1.2.1 轴承故障诊断发展过程第10-11页
        1.2.2 常用的智能故障诊断方法第11-14页
    1.3 本文主要研究内容第14-15页
    1.4 本章小结第15-17页
第2章 汽车变速器轴承的失效形式与故障类型第17-25页
    2.1 变速器轴承的结构第17页
    2.2 滚动轴承失效原因和失效形式第17-19页
        2.2.1 变速器轴承的失效原因第17-18页
        2.2.2 变速器轴承的主要故障形式第18-19页
    2.3 变速器轴承的工作情况第19-21页
        2.3.1 轴承工作时轴承的载荷分布第19-20页
        2.3.2 轴承工作时轴承元件上的载荷及应力变化第20-21页
    2.4 变速器轴承的寿命第21-23页
        2.4.1 轴承的寿命公式第21页
        2.4.2 不稳定载荷和不稳定转速时滚动轴承的寿命公式第21-23页
        2.4.3 变速器轴承的寿命第23页
    2.5 滚动轴承的故障特征频率第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第3章 变速器轴承的瞬态动力学分析第25-37页
    3.1 ANSYS Workbench软件简介第25-26页
    3.2 瞬态动力学分析简介第26页
    3.3 变速器轴承的瞬态动力学分析第26-36页
        3.3.1 建立轴承几何模型第27-28页
        3.3.2 设置轴承材料参数第28页
        3.3.3 定义接触区域第28页
        3.3.4 划分网格第28-30页
        3.3.5 施加载荷与边界条件第30-31页
        3.3.6 定义所需分析类型并求解第31页
        3.3.7 对结果进行分析与评价第31-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 基于完全总体经验模态分解的特征提取第37-63页
    4.1 经验模态分解(EMD)简介第37-39页
        4.1.1 EMD分解简介第37页
        4.1.2 EMD分解算法第37-38页
        4.1.3 EMD主要性质第38-39页
        4.1.4 EMD存在的问题第39页
    4.2 总体经验模态分解(EEMD)简介第39-41页
        4.2.1 EEMD分解简介第39-40页
        4.2.2 EEMD分解算法第40页
        4.2.3 EEMD存在的问题第40-41页
    4.3 完全总体经验模态分解(CEEMD)简介第41-42页
        4.3.1 CEEMD分解简介第41页
        4.3.2 CEEMD分解算法第41-42页
    4.4 仿真实验与分析第42-45页
    4.5 本文采用的实验数据说明第45-46页
    4.6 振动信号的时域分析法第46-48页
    4.7 对时域信号进行CEEMD分解第48-59页
    4.8 求取各IMF分量的峭度指标并组成特征向量第59页
    4.9 基于拉普拉斯分值降维第59-62页
        4.9.1 拉普拉斯分值简介第59-61页
        4.9.2 数据处理第61-62页
    4.10 本章小结第62-63页
第5章 滚动轴承故障诊断与程度分类第63-79页
    5.1 机器学习和统计学习基本理论第63-65页
        5.1.1 经验风险最小化原则第63页
        5.1.2 结构风险最小化原则第63-65页
    5.2 支持向量机第65-72页
        5.2.1 最优分类面构造第66页
        5.2.2 支持向量分类机第66-68页
        5.2.3 核函数第68-69页
        5.2.4 支持向量机参数优化第69-70页
        5.2.5 支持向量机模型第70-72页
    5.3 粒子群优化算法第72-74页
        5.3.1 粒子群算法简介第72-73页
        5.3.2 粒子群优化算法基本步骤第73-74页
    5.4 滚动轴承故障诊断与程度分类第74-77页
    5.5 本章小结第77-79页
结论第79-81页
参考文献第81-85页
攻读硕士学位期间所发表的学术成果第85-87页
致谢第87页

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