机械传动系统综合测试与故障诊断研究
| 1 引言 | 第1-9页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第6页 |
| ·机械传动系统测试的发展现状 | 第6-8页 |
| ·构建机械传动综合测试系统的要求 | 第8页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第8-9页 |
| 2 测试系统的总体设计 | 第9-17页 |
| ·测试系统的功能定位 | 第9页 |
| ·测试系统的研究 | 第9-17页 |
| ·系统的信息模型 | 第10-12页 |
| ·系统的动态模型 | 第12-14页 |
| ·系统的功能模型 | 第14页 |
| ·测试以及故障诊断框图 | 第14-17页 |
| 3 测试对象的振动、噪声特性分析 | 第17-25页 |
| ·齿轮传动系统的振动分析 | 第17-19页 |
| ·各轮系的振动数学模型 | 第19-23页 |
| ·轴承振动分析 | 第23页 |
| ·齿轮传动系统噪声 | 第23-25页 |
| 4 信号的采集、分析和处理 | 第25-40页 |
| ·信号采集 | 第25-28页 |
| ·信号的预处理 | 第28-29页 |
| ·信号分析 | 第29-40页 |
| ·时域信号分析 | 第29-33页 |
| ·频域信号分析 | 第33-40页 |
| 5 故障诊断 | 第40-58页 |
| ·测试对象的故障类型分析 | 第40-43页 |
| ·齿轮和轴承故障的信号特征 | 第41-43页 |
| ·故障诊断的常规方法 | 第43-44页 |
| ·神经网络原理及BP算法 | 第44-50页 |
| ·利用BP神经网络进行故障诊断的前期处理 | 第50-56页 |
| ·故障诊断程序的启动 | 第50-51页 |
| ·网络结构的选择 | 第51页 |
| ·神经网络的训练 | 第51-53页 |
| ·基于神经网络的样本参数的选择 | 第53-56页 |
| ·基于神经网络的特征提取 | 第56页 |
| ·利用神经网络的BP算法进行故障诊断 | 第56-58页 |
| 6 测试系统的实现 | 第58-76页 |
| ·测试系统的硬件配置 | 第58-60页 |
| ·测试系统的软件及测试功能的实现 | 第60-76页 |
| ·测试系统软件的功能模块 | 第60-64页 |
| ·参数设置模块 | 第61页 |
| ·数据／文件处理模块 | 第61-62页 |
| ·信号采集模块 | 第62-63页 |
| ·信号分析模块 | 第63-64页 |
| ·故障诊断模块 | 第64页 |
| ·测试功能的实现 | 第64-76页 |
| ·通道设置 | 第67页 |
| ·温升的测试 | 第67-69页 |
| ·转速、转矩和效率测试 | 第69-72页 |
| ·噪声、振动的测试 | 第72-76页 |
| 7 故障诊断实例 | 第76-81页 |
| 8 论文总结 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 附录1 | 第86-88页 |
| 附录2 | 第88-89页 |
| 附录3 | 第89-91页 |
| 附录4 | 第91-93页 |
| 附录5 | 第93-95页 |
