基于ARMA模型和HHT的汽轮机转子振动故障诊断研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究目的及意义 | 第9页 |
| ·汽轮机故障诊断技术的发展概述 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·故障信号处理方法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 汽轮机转子常见故障特征及原因 | 第14-18页 |
| ·汽轮机常见振动故障特征及发生原因研究 | 第14-17页 |
| ·转子质量不平衡引起的振动故障 | 第15页 |
| ·动静碰磨引起的振动故障 | 第15-16页 |
| ·转子不对中引起的振动故障 | 第16页 |
| ·油膜振荡和油膜涡动引起的振动故障 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 基于小波分析的振动数据分析 | 第18-31页 |
| ·小波变换 | 第18-20页 |
| ·连续小波基函数 | 第18-19页 |
| ·连续小波变换及其性质 | 第19页 |
| ·离散小波变换 | 第19-20页 |
| ·振动信号的多分辨率分析 | 第20-22页 |
| ·小波基函数的选择原则和方法 | 第22-26页 |
| ·小波基函数性质 | 第22-23页 |
| ·常见小波基函数及选择 | 第23-26页 |
| ·实例分析 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 ARMA 模型及振动数据预测分析 | 第31-40页 |
| ·时间序列模型 | 第31-33页 |
| ·自回归模型 | 第31-32页 |
| ·移动平均模型 | 第32页 |
| ·自回归-移动平均模型 | 第32页 |
| ·三种模型的自、偏自相关函数 | 第32-33页 |
| ·振动时列数据的 ARMA 模型建模步骤 | 第33-35页 |
| ·振动数据的平稳化处理 | 第33-34页 |
| ·序列模型的识别与定阶 | 第34页 |
| ·模型参数的估算 | 第34-35页 |
| ·模型检验 | 第35页 |
| ·实例分析 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于希尔伯特黄变换的振动数据分析 | 第40-53页 |
| ·EMD 分解及希尔伯特变换 | 第40-42页 |
| ·信号解析及瞬时频率 | 第42-43页 |
| ·希尔伯特谱 | 第43-44页 |
| ·HHT 算法的问题研究 | 第44-46页 |
| ·三次样条插值法 | 第44-45页 |
| ·端点效应 | 第45页 |
| ·HHT 算法的边界处理及其改进 | 第45-46页 |
| ·终止条件的判定 | 第46-47页 |
| ·分解终止条件 | 第46页 |
| ·分量终止条件 | 第46-47页 |
| ·实例分析 | 第47-51页 |
| ·基于小波分析的时序分析与 HHT 分析对比 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
