液压泵与马达测试系统的设计及其故障诊断
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·课题研究背景、来源及意义 | 第13-14页 |
| ·课题研究背景 | 第13-14页 |
| ·课题来源 | 第14页 |
| ·课题研究意义 | 第14页 |
| ·课题研究现状及发展趋势 | 第14-19页 |
| ·液压测试技术研究现状及发展 | 第14-16页 |
| ·液压泵与马达故障诊断技术发展 | 第16-17页 |
| ·小波理论与神经网络的发展与现状 | 第17-19页 |
| ·课题主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 测试系统的方案设计与液压泵的故障分析 | 第21-32页 |
| ·概述 | 第21页 |
| ·液压泵、马达的工作原理 | 第21-22页 |
| ·液压泵的工作原理 | 第21-22页 |
| ·液压马达的工作原理 | 第22页 |
| ·液压泵、马达重要参数 | 第22-23页 |
| ·液压泵重要参数 | 第22-23页 |
| ·液压马达重要参数 | 第23页 |
| ·系统设计要求及设计方案 | 第23-27页 |
| ·系统设计要求 | 第23-24页 |
| ·系统设计方案 | 第24-27页 |
| ·液压泵故障分析及诊断流程设计 | 第27-30页 |
| ·液压泵常见故障分析 | 第27-29页 |
| ·液压泵故障诊断设计流程 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-32页 |
| 第三章 液压泵与马达测试平台的液压系统设计 | 第32-41页 |
| ·概述 | 第32页 |
| ·液压原理图设计 | 第32-35页 |
| ·主要液压元件的设计及选用 | 第35-40页 |
| ·油箱的设计 | 第35-38页 |
| ·液压管路及其联接 | 第38-39页 |
| ·液压控制阀的选用 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 数据采集技术及CAT软件系统设计 | 第41-57页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·测试系统传感器介绍 | 第41-45页 |
| ·信号调理 | 第45-46页 |
| ·数据采集硬件介绍 | 第46-50页 |
| ·数据采集卡主要参数 | 第46-47页 |
| ·模拟输入方式 | 第47-48页 |
| ·输入输出接口 | 第48-50页 |
| ·液压泵、马达CAT软件系统 | 第50-56页 |
| ·LabVIEW软件简介 | 第51页 |
| ·测试系统软件实现 | 第51-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 液压泵的故障诊断 | 第57-84页 |
| ·概述 | 第57页 |
| ·小波分析 | 第57-64页 |
| ·理论背景 | 第57-58页 |
| ·小波分析方法 | 第58-60页 |
| ·多分辨率分析与Mallat算法 | 第60-63页 |
| ·小波包分析 | 第63-64页 |
| ·BP神经网络与概率神经网络 | 第64-69页 |
| ·人工神经网络模型 | 第64-66页 |
| ·BP神经网络算法 | 第66-68页 |
| ·概率神经网络 | 第68-69页 |
| ·基于小波包与神经网络的液压泵故障模式识别的运用 | 第69-81页 |
| ·小波包提取液压泵故障特征 | 第70-73页 |
| ·BP神经网络在液压泵故障模式识别上的运用 | 第73-77页 |
| ·概率神经网络在液压泵故障模式识别上的运用 | 第77-81页 |
| ·故障诊断方法实现 | 第81-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 第六章 检测结果与分析 | 第84-88页 |
| ·概述 | 第84页 |
| ·被测试液压泵简介 | 第84-85页 |
| ·液压泵故障部位诊断 | 第85-86页 |
| ·维修后测试结果 | 第86-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 总结与展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-93页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95页 |
