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基于振动信息的转子系统载荷识别方法研究

摘要第1-5页
abstract第5-12页
第一章 绪论第12-18页
   ·引言第12页
   ·研究的目的和意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-16页
     ·转子系统载荷激励研究动态第13-14页
     ·转子系统弯扭耦合建模研究动态第14-15页
     ·振动信号的载荷识别方法研究动态第15页
     ·相关问题的讨论第15-16页
   ·主要研究内容第16-17页
   ·技术路线第17页
   ·小结第17-18页
第二章 载荷激励下转子系统弯扭耦合的数学模型第18-26页
   ·引言第18页
   ·转子系统载荷激励传递特性第18-19页
   ·转子系统的离散化第19-20页
     ·质量和转动惯量的离散化第19页
     ·转轴刚度的等效第19-20页
     ·等效粘性阻尼系数第20页
   ·变载荷转子系统弯扭耦合数学模型第20-23页
   ·提升机转子系统弯扭耦合数学模型第23-24页
   ·小结第24-26页
第三章 载荷激励下转子系统的动力学仿真第26-38页
   ·引言第26页
   ·转子系统的动力学仿真模型第26-28页
     ·MATLAB/Simulink简介第26页
     ·基于Simulink的变载荷转子系统仿真模型第26-27页
     ·基于Simulink的提升机转子系统仿真模型第27-28页
   ·载荷激励下变载荷转子系统的动力学仿真第28-33页
     ·空载第28-29页
     ·冲击载荷激励第29页
     ·瞬态载荷激励第29-30页
     ·稳态载荷激励第30-31页
     ·线性载荷激励第31-32页
     ·正弦载荷激励第32-33页
   ·载荷激励下提升机转子系统的动力学仿真第33-37页
     ·空载第33-34页
     ·冲击载荷激励第34页
     ·瞬态载荷激励第34-35页
     ·稳态载荷激励第35页
     ·线性载荷激励第35-36页
     ·正弦载荷激励第36-37页
   ·小结第37-38页
第四章 基于振动信号的载荷定性识别第38-60页
   ·引言第38页
   ·基于FFT的转子系统的振动信号分析第38-41页
     ·变载荷系统振动信号的频谱分析第38-40页
     ·提升机系统振动信号的频谱分析第40-41页
   ·基于奇异值分解的振动信号分析第41-43页
     ·奇异值分解第41页
     ·奇异值分解特征提取方法第41-42页
     ·基于振动信号变载荷系统的奇异值分解第42-43页
   ·EEMD分解和能量特征提取第43-50页
     ·EEMD分解第44-48页
     ·能量特征提取第48-50页
   ·BP神经网络的载荷识别第50-52页
     ·BP神经网络第51页
     ·设计BP神经网络第51-52页
   ·网络训练及载荷定性识别第52-58页
     ·基于振动信号的变载荷系统载荷定性识别第53-55页
     ·基于振动信号的提升机系统载荷定性识别第55-58页
   ·小结第58-60页
第五章 基于振动信号的载荷定量识别第60-76页
   ·引言第60页
   ·基于反演法的载荷定量识别第60-64页
     ·基于反演法的变载荷系统的载荷定量识别第61-62页
     ·基于反演法的提升机系统的载荷定量识别第62-64页
   ·基于神经网络回归分析的载荷定量识别第64-65页
     ·神经网络回归分析法简介第64-65页
     ·神经网络回归法原理第65页
   ·BP神经网络的回归分析第65-74页
     ·基于神经网络回归的变载荷系统的载荷定量识别第65-69页
     ·基于神经网络回归的提升机系统的载荷定量识别第69-74页
   ·小结第74-76页
第六章 载荷激励下转子系统的试验研究第76-98页
   ·引言第76页
   ·试验台系统设计方案第76-77页
   ·试验台设计第77-81页
     ·变载荷转子系统试验台结构设计第77-78页
     ·变载荷转子系统试验台测试系统设计第78-80页
     ·提升机转子系统试验台结构设计第80页
     ·提升机转子系统试验台测试系统设计第80-81页
   ·试验方案第81-83页
     ·试验目的第82页
     ·试验内容第82页
     ·试验步骤第82-83页
     ·试验设计方案第83页
   ·试验结果分析第83-97页
     ·信号的时域分析第83-87页
     ·信号的频谱分析第87-90页
     ·信号的奇异值分解第90-91页
     ·信号的EEMD分解和能量提取第91-93页
     ·信号的定性识别方法验证第93页
     ·信号的定量识别方法验证第93-97页
   ·小结第97-98页
第七章 结论与展望第98-102页
   ·工作总结第98-99页
   ·主要结论第99页
   ·进一步工作展望第99-102页
参考文献第102-108页
致谢第108-110页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第110页

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