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机械密封端面接触状态监测技术研究

摘要第6-7页
Abstract第7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 本课题研究的目的和意义第11页
    1.2 机械密封端面接触状态监测国内外研究现状和发展趋势第11-12页
    1.3 机械密封的技术综述第12-16页
        1.3.1 表征机械密封端面接触情况的常用参数第13页
        1.3.2 表征机械密封端面接触情况的相关测量方法第13-15页
        1.3.3 机械密封端面接触情况的相关控制方法第15-16页
        1.3.4 总结第16页
    1.4 本文主要研究内容第16-18页
第2章 机械密封监测实验系统和实验数据分析第18-25页
    2.1 声发射技术第18页
    2.2 机械密封声发射信号波形参数及特点第18-19页
    2.3 声发射传感器的安装第19-20页
    2.4 实验装置和系统第20-21页
    2.5 实验采集信号的观察与讨论第21-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第3章 特征参数提取和优化降维第25-39页
    3.1 声发射信号的抽取第25页
    3.2 数据零均化第25-26页
    3.3 EEMD分析第26-32页
        3.3.1 EMD方法分解的基本原理第26-28页
        3.3.2 Hilbert谱第28-29页
        3.3.3 EEMD第29-32页
    3.4 时域分析特征提取第32-33页
    3.5 频域分析特征提取第33-34页
    3.6 特征参数降维第34-38页
        3.6.1 KPCA原理第34-36页
        3.6.2 机械密封状态监测特征参数降维第36-38页
    3.7 本章小结第38-39页
第4章 SVM基本理论、算法及其在故障诊断中的应用第39-49页
    4.1 SVM基本理论第39-42页
        4.1.1 线性可分情况第39-41页
        4.1.2 线性不可分的情况第41-42页
    4.2 基于支持向量机的状态分类识别算法第42-43页
    4.3 支持向量机参数选择第43-46页
    4.4 支持向量机核函数类型选择第46-47页
    4.5 机械密封实验数据测试第47-48页
    4.6 本章小结第48-49页
第5章 DHMM基本理论及其在机械密封诊断中的应用第49-58页
    5.1 HMM基本理论第49-52页
        5.1.1 HMM基本概念第49-51页
        5.1.2 HMM分类第51-52页
    5.2 HMM基本算法第52-56页
        5.2.1 前向-后向算法第52-54页
        5.2.2 Viterbi算法第54-55页
        5.2.3 Baum-Welch算法第55-56页
    5.3 HMM在模式分类中的作用第56-57页
    5.4 本章小结第57-58页
第6章 基于DHMM的机械密封端面接触状态识别第58-66页
    6.1 信号的分帧处理第58页
    6.2 特征矢量的标量量化第58-59页
    6.3 多观测样本序列的DHMM训练第59-60页
    6.4 DHMM应用于机械密封膜厚识别第60-61页
    6.5 诊断实验第61-64页
        6.5.1 DHMM训练第61-62页
        6.5.2 DHMM诊断结果第62-64页
    6.6 两种膜厚识别方法对比分析第64-65页
    6.7 本章小结第65-66页
结论第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第71页

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