基于虚拟仪器的滚动轴承状态监测系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第11页 |
| 1.2 滚动轴承状态监测国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 滚动轴承状态监测技术的发展 | 第11-14页 |
| 1.2.2 滚动轴承状态监测仪器的发展 | 第14-16页 |
| 1.3 课题研究的意义 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要工作和章节安排 | 第17-18页 |
| 1.4.1 本课题主要研究内容 | 第17页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 滚动轴承故障特征及状态监测方法研究 | 第18-32页 |
| 2.1 滚动轴承的振动特征 | 第18-19页 |
| 2.1.1 滚动轴承的固有振动频率 | 第18页 |
| 2.1.2 滚动轴承的故障特征频率 | 第18-19页 |
| 2.2 振动信号幅域参数分析 | 第19-20页 |
| 2.3 希尔伯特包络分析 | 第20-21页 |
| 2.4 基于谐波窗能量概率神经网络研究 | 第21-31页 |
| 2.4.1 谐波窗分解 | 第21-27页 |
| 2.4.2 概率神经网络 | 第27-28页 |
| 2.4.3 仿真信号谐波窗能量特征提取 | 第28-30页 |
| 2.4.4 概率神经网络设计与测试 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 滚动轴承状态监测虚拟仪器设计与实现 | 第32-49页 |
| 3.1 虚拟仪器需求分析 | 第32-35页 |
| 3.2 虚拟仪器界面设计 | 第35-38页 |
| 3.2.1 虚拟仪器主界面设计 | 第35-37页 |
| 3.2.2 虚拟仪器子界面设计 | 第37-38页 |
| 3.3 虚拟仪器各功能模块设计与实现 | 第38-48页 |
| 3.3.1 数据采集与保存模块 | 第38-42页 |
| 3.3.2 数据加载与显示模块 | 第42-43页 |
| 3.3.3 转速测量模块 | 第43-44页 |
| 3.3.4 信号幅域参数分析模块 | 第44-45页 |
| 3.3.5 信号频域分析模块 | 第45-46页 |
| 3.3.6 主频分析与瞬时能量法分析模块 | 第46-47页 |
| 3.3.7 神经网络智能诊断模块 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 滚动轴承状态监测虚拟仪器主要模块测试 | 第49-56页 |
| 4.1 测试用例与测试环境 | 第49页 |
| 4.1.1 测试用例 | 第49页 |
| 4.1.2 测试环境 | 第49页 |
| 4.2 测试过程 | 第49-55页 |
| 4.2.1 信号幅域参数分析模块测试 | 第49-51页 |
| 4.2.2 信号FFT谱分析模块测试 | 第51-52页 |
| 4.2.3 主频分析 | 第52-53页 |
| 4.2.4 在线监测模块测试 | 第53-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 滚动轴承状态监测虚拟仪器的应用 | 第56-63页 |
| 5.1 滚动轴承故障诊断试验 | 第56-62页 |
| 5.1.1 试验台介绍 | 第56页 |
| 5.1.2 数据采集 | 第56-57页 |
| 5.1.3 数据分析 | 第57-62页 |
| 5.2 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文内容总结 | 第63页 |
| 6.2 后续研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第69页 |
