基于感测线圈的油泵轴承故障检测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 课题研究现状及综述 | 第11-17页 |
| 1.2.1 变压器油泵故障研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内外应用的电机故障诊断技术及发展 | 第13-14页 |
| 1.2.3 轴承故障表现形式及研究综述 | 第14-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容和章节安排 | 第17-18页 |
| 1.3.1 课题研究内容和故障诊断方法 | 第17页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 油泵电机磁场分析及模型仿真 | 第19-36页 |
| 2.1 电机轴承故障理论分析 | 第19-23页 |
| 2.1.1 感应电机偏心时气隙磁场 | 第19-21页 |
| 2.1.2 三相异步电机轴承故障下磁场特性分析 | 第21-23页 |
| 2.2 Maxwell电机模型的建立 | 第23-27页 |
| 2.2.1 油泵电机的基本参数 | 第23-24页 |
| 2.2.2 油泵电机的RMxprt模型 | 第24-27页 |
| 2.2.3 仿真参数设置 | 第27页 |
| 2.3 油泵电机的电磁场分析 | 第27-29页 |
| 2.3.1 Maxwell2D模型 | 第28页 |
| 2.3.2 油泵电机的2D有限元分析 | 第28-29页 |
| 2.4 静态偏心故障分析与仿真 | 第29-35页 |
| 2.4.1 磁力线和磁密空间分布 | 第29-32页 |
| 2.4.2 气隙磁密时间分布分析与仿真 | 第32-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 油泵轴承故障检测分析 | 第36-43页 |
| 3.1 轴承状态感测方法 | 第36-37页 |
| 3.1.1 油泵电机故障感测方法 | 第36页 |
| 3.1.2 探测线圈的布置 | 第36-37页 |
| 3.2 故障检测原理及线圈处理 | 第37-40页 |
| 3.2.1 检测原理 | 第37-39页 |
| 3.2.2 线圈复用 | 第39-40页 |
| 3.3 信号采集与处理 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于KPCA的电机轴承故障检测 | 第43-54页 |
| 4.1 基于KPCA的电机轴承故障检测 | 第43-46页 |
| 4.1.1 PCA及其推广算法KPCA | 第43-44页 |
| 4.1.2 基于KPCA的故障检测方法 | 第44-46页 |
| 4.2 基于KPCA试验数据分析 | 第46-48页 |
| 4.2.1 离线建立KPCA模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 在线故障诊断 | 第48页 |
| 4.3 试验验证及结果分析 | 第48-53页 |
| 4.3.1 油泵空载试验 | 第49-50页 |
| 4.3.2 油泵负载试验 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文结论 | 第54页 |
| 5.2 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士期间发表的科研成果目录 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
