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汽轮机典型非线性振动故障诊断系统的开发研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 引言第9-14页
   ·研究背景第9-10页
   ·国内外研究现状综述和选题意义第10-13页
   ·本文主要研究内容第13-14页
第二章 油膜涡动和碰摩故障的非线性特性分析第14-26页
   ·油膜涡动的非线性特性分析第14-22页
     ·油膜涡动振动机理第14-15页
     ·短轴承非线性油膜力模型第15-17页
     ·系统参数变化对油膜涡动的影响分析第17-22页
   ·转子系统碰摩时的非线性特性分析第22-26页
     ·非线性刚度轴支撑的转子碰摩模型第22-23页
     ·系统参数变化对转子碰摩运动的影响分析第23-26页
第三章 油膜涡动和碰摩故障的实验研究第26-36页
   ·转子振动试验台简介第26页
   ·振动信号采集第26-27页
     ·频谱混迭第26-27页
     ·频谱泄漏第27页
   ·振动信号处理第27-29页
     ·振动信号预处理第27-28页
     ·振动信号的频域特征分析第28-29页
   ·油膜涡动故障特征分析第29-32页
     ·偏心量变化对油膜涡动振动特性的影响第29-30页
     ·转速变化对油膜涡动振动特性的影响第30-31页
     ·油压变化对油膜涡动振动特性的影响第31-32页
   ·碰摩故障特征分析第32-36页
     ·偏心量变化对碰摩振动特性的影响第32-34页
     ·转速变化对碰摩振动特性的影响第34-36页
第四章 BP 网络和CPN 网络的分析研究第36-45页
   ·BP 网络分析第36-38页
     ·BP 网络简介第36-37页
     ·BP 网络结构参数的选取第37-38页
   ·BP 网络的优化第38-41页
     ·交叉验证法第38-39页
     ·弹性BP 算法第39-41页
   ·CPN 网络分析第41-43页
     ·CPN 网络简介第41-42页
     ·对向传播网络的学习训练过程第42-43页
   ·CPN 网络的改进第43-44页
   ·添加噪声提高网络泛化能力第44页
   ·神经网络集成第44-45页
第五章 基于BP 和CPN 网络的汽轮机振动故障诊断系统的开发研究第45-51页
   ·开发环境第45页
   ·数据采集子系统第45-46页
   ·频谱分析子系统第46页
   ·历史数据回放子系统第46-47页
   ·故障诊断子系统第47-50页
   ·故障特征数据库子系统第50-51页
第六章 结论第51-53页
参考文献第53-56页
致谢第56-57页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第57页

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