涡轮叶片温度特征提取及其故障判别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 课题的国内外发展现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本论文的主要工作及内容安排 | 第14-15页 |
| 第2章 涡轮叶片的冷却技术及其温度数据预处理 | 第15-25页 |
| 2.1 涡轮叶片的工作环境 | 第15-16页 |
| 2.2 涡轮叶片的冷却技术及失效种类 | 第16-17页 |
| 2.2.1 涡轮叶片的冷却技术 | 第16页 |
| 2.2.2 涡轮叶片的失效种类 | 第16-17页 |
| 2.3 机械故障诊断领域常用的特征提取方法 | 第17-18页 |
| 2.4 涡轮叶片温度数据的预处理 | 第18-24页 |
| 2.4.1 数据十倍插值 | 第18-19页 |
| 2.4.2 周期数据的分割、对齐取平均 | 第19-22页 |
| 2.4.3 分割单个叶片数据 | 第22-24页 |
| 2.5 算法流程图 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 叶片温度信号特征提取 | 第25-42页 |
| 3.1 涡轮叶片温度数据时域波形特征提取 | 第25-30页 |
| 3.1.1 最大值点和最小值点 | 第26页 |
| 3.1.2 极值点和拐点 | 第26-28页 |
| 3.1.3“凹凸点” | 第28-29页 |
| 3.1.4“温升”和“温降” | 第29-30页 |
| 3.2 基于小波包分解的涡轮叶片温度数据特征提取 | 第30-35页 |
| 3.2.1 小波变换 | 第30-31页 |
| 3.2.2 小波包变换 | 第31-32页 |
| 3.2.3 小波包特征值的计算 | 第32-35页 |
| 3.3 基于分形理论的涡轮叶片温度数据特征提取 | 第35-41页 |
| 3.3.1 分形理论的基本概念 | 第35-36页 |
| 3.3.2 分形的判断 | 第36-37页 |
| 3.3.3 分形特征值的计算 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 故障模拟与故障判别 | 第42-64页 |
| 4.1 涡轮叶片温度数据故障模拟 | 第42-45页 |
| 4.2 故障判别方法研究 | 第45-58页 |
| 4.2.1 星座图 | 第45-48页 |
| 4.2.2 权值分配 | 第48-52页 |
| 4.2.3 故障判别 | 第52-58页 |
| 4.3 故障程度与特征中心距关系探究 | 第58-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
