英文摘要 | 第1-4页 |
中文摘要 | 第4-9页 |
1 绪论 | 第9-17页 |
1. 1 机器设备状态监测诊断的目的 | 第9-10页 |
1. 2 机器设备状态监测诊断的社会经济效益 | 第10-11页 |
1. 3 机器设备状态监测诊断方法概述 | 第11-12页 |
1. 4 油液监测诊断技术 | 第12-16页 |
1. 4. 1 油液监测诊断技术的原理 | 第12页 |
1. 4. 2 油液监测诊断技术的发展 | 第12-13页 |
1. 4. 3 油液监测诊断技术的方法 | 第13-14页 |
1. 4. 4 油液监测诊断技术的现状 | 第14-15页 |
1. 4. 5 油液监测诊断技术存在的问题 | 第15页 |
1. 4. 6 本文的解决办法 | 第15-16页 |
1. 5 小结 | 第16-17页 |
2 开磷集团开采情况及大型液压设备现状 | 第17-24页 |
2. 1 开采方式 | 第17页 |
2. 2 开磷集团液压设备概况 | 第17-18页 |
2. 3 开磷集团以前的维修制度 | 第18-19页 |
2. 4 TORO400E型铲运机液压系统分析 | 第19-23页 |
2. 4. 1 TORO400E型铲斗液压系统(Bucket Hydraulic System) | 第20页 |
2. 4. 2 缆索转盘液压系统(Cable Reel Hydraulic) | 第20-21页 |
2. 4. 3 铲运机传动液压系统(Transmission Hydraulic) | 第21页 |
2. 4. 4 驾驶液压传动系统(Steering Hydraulic System) | 第21-22页 |
2. 4. 5 铲运机刹车系统(Brake Hydraulic System) | 第22-23页 |
2. 4. 6 TORO400E型铲运机的系统特点和易出的故障 | 第23页 |
2. 5 小结 | 第23-24页 |
3 全自动的动态磨损图谱库系统 | 第24-43页 |
3. 1 系统功能介绍 | 第24-25页 |
3. 2 磨损图谱库 | 第25-26页 |
3. 3 诊断系统 | 第26页 |
3. 4 手动诊断 | 第26-27页 |
3. 5 半自动诊断 | 第27-29页 |
3. 6 自动诊断 | 第29-39页 |
3. 6. 1 数字图像图像处理技术概述 | 第29-31页 |
3. 6. 2 基于图像内容检索的一般过程及图像处理方法 | 第31-32页 |
3. 6. 3 确定特征向量 | 第32-33页 |
3. 6. 4 预处理 | 第33-35页 |
3. 6. 5 特征值的提取 | 第35-38页 |
3. 6. 6 匹配算法 | 第38页 |
3. 6. 7 自动检索示例 | 第38-39页 |
3. 6. 8 优点及局限 | 第39页 |
3. 7 专家知识库 | 第39-42页 |
3. 7. 1 磨损机理 | 第39-42页 |
3. 7. 2 知识库 | 第42页 |
3. 8 小结 | 第42-43页 |
4 DCC动态仿真系统平台 | 第43-59页 |
4. 1 数值仿真 | 第43-48页 |
4. 1. 1 仿真步骤 | 第43页 |
4. 1. 2 建模原则及方法 | 第43-46页 |
4. 1. 3 连续系统的数学模型 | 第46-47页 |
4. 1. 4 离散系统的数学模型 | 第47-48页 |
4. 1. 5 等价性原理 | 第48页 |
4. 2 DCC动态仿真系统 | 第48-51页 |
4. 2. 1 污染动态平衡理论 | 第48页 |
4. 2. 2 液压机械模型 | 第48-50页 |
4. 2. 3 DCC动态仿真模型 | 第50-51页 |
4. 3 DCC仿真系统平台的实现 | 第51-58页 |
4. 3. 1 概述 | 第52页 |
4. 3. 2 基本运算模块 | 第52-54页 |
4. 3. 3 通用模块 | 第54-55页 |
4. 3. 4 文件系统 | 第55-56页 |
4. 3. 4 配套数据库管理系统 | 第56-57页 |
4. 3. 5 仿真运算 | 第57页 |
4. 3. 6 仿真示例 | 第57-58页 |
4. 4 小结 | 第58-59页 |
5 应用举例 | 第59-62页 |
5. 1 液压系统状态监测 | 第59-60页 |
5. 2 DCC动态仿真系统用于液压系统改造 | 第60-62页 |
6 结论与建议 | 第62-63页 |
致谢 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-65页 |