| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 旋转机械故障诊断技术的研究意义 | 第10页 |
| 1.2 旋转机械故障诊断技术的国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 基于傅里叶变换的系列分析方法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 时频域分析方法 | 第13-17页 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 | 第17-20页 |
| 第2章 旋转机械的故障机理及其诊断技术 | 第20-25页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 滑动轴承转子系统故障的主要形式及振动信号特征 | 第20-23页 |
| 2.2.1 不对中故障 | 第21页 |
| 2.2.2 不平衡故障 | 第21-22页 |
| 2.2.3 碰摩故障 | 第22页 |
| 2.2.4 油膜涡动 | 第22-23页 |
| 2.3 滑动轴承转子系统故障诊断方法 | 第23-24页 |
| 2.3.1 滑动轴承转子系统的轴心轨迹分析方法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 滑动轴承转子系统的振动信号分析方法 | 第24页 |
| 2.3.3 滑动轴承转子系统的声发射分析法 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 一种新型的故障信号分析方法 | 第25-38页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 信号分解方法 | 第26-29页 |
| 3.2.1 信号分解原理 | 第26页 |
| 3.2.2 对平稳信号进行采样分析 | 第26-28页 |
| 3.2.3 对非平稳信号进行采样分析 | 第28页 |
| 3.2.4 设置初始采样点的位置 | 第28-29页 |
| 3.3 频率估计方法 | 第29-31页 |
| 3.3.1 信号的极值点信息 | 第29-30页 |
| 3.3.2 信号的频率特性 | 第30-31页 |
| 3.4 时域分布估计方法 | 第31-32页 |
| 3.5 仿真信号分析验证 | 第32-35页 |
| 3.6 在含噪信号中的应用 | 第35-37页 |
| 3.6.1 含噪信号概述 | 第35页 |
| 3.6.2 含噪信号仿真分析 | 第35-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 旋转机械设备故障诊断应用研究 | 第38-51页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 轴心轨迹的提纯 | 第38-43页 |
| 4.2.1 轴心轨迹提纯仿真信号分析 | 第39-43页 |
| 4.3 轴心轨迹的特征提取与模式识别 | 第43-46页 |
| 4.3.1 基于图像不变矩的轴心轨迹特征提取 | 第43-44页 |
| 4.3.2 基于关联度识别方法的轴心轨迹特征识别 | 第44-46页 |
| 4.4 试验信号分析 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第57页 |