| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 插图和附表索引 | 第11-14页 |
| 缩写词和符号说明 | 第14-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-41页 |
| ·研究背景及意义 | 第18-20页 |
| ·液体火箭发动机健康监控系统研究综述 | 第20-26页 |
| ·液体火箭发动机健康监控系统的发展历程与研究现状 | 第20-25页 |
| ·涡轮泵专用健康监控系统的发展历程与研究现状 | 第25-26页 |
| ·液体火箭发动机健康监控技术研究综述 | 第26-34页 |
| ·液体火箭发动机故障模式的研究历程与现状 | 第26-28页 |
| ·液体火箭发动机信号特征选择与提取的研究历程与现状 | 第28-29页 |
| ·液体火箭发动机故障检测与诊断算法的研究历程与现状 | 第29-34页 |
| ·液体火箭发动机健康监控技术平台的开发现状 | 第34页 |
| ·国内外液体火箭发动机健康监控技术及系统的发展趋势 | 第34-37页 |
| ·液体火箭发动机健康监控技术的发展趋势 | 第34-36页 |
| ·液体火箭发动机健康监控系统的发展趋势 | 第36-37页 |
| ·我国液体火箭发动机涡轮泵健康监控亟待解决的主要问题 | 第37-38页 |
| ·论文的主要研究工作及内容安排 | 第38-41页 |
| 第2章 涡轮泵振动特性与故障机理分析 | 第41-60页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·涡轮泵基本结构与工作环境 | 第41-43页 |
| ·涡轮泵振动特性分析 | 第43-47页 |
| ·转子系统振动特性 | 第43-46页 |
| ·涡轮泵壳体振动特性 | 第46-47页 |
| ·涡轮泵故障模式与机理分析 | 第47-59页 |
| ·涡轮泵故障模式及其原因 | 第47-49页 |
| ·转子质量不平衡故障机理与振动特征 | 第49-52页 |
| ·转子部件松动故障机理与振动特征 | 第52-53页 |
| ·转子动静件碰摩故障机理与振动特征 | 第53-55页 |
| ·转子次同步进动故障机理与振动特征 | 第55-57页 |
| ·涡轮泵其它故障模式机理与振动特征 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第3章 涡轮泵振动信号特征的选择与提取技术研究 | 第60-79页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·涡轮泵振动参数及其测点选择 | 第60-61页 |
| ·时域统计特征的选择与提取 | 第61-72页 |
| ·统计特征的线性相关性分析 | 第62-66页 |
| ·统计特征的稳定性与故障敏感性分析 | 第66-71页 |
| ·统计特征的确定 | 第71-72页 |
| ·频域特征的选择与提取 | 第72-78页 |
| ·转子固有频率特征的选择与提取 | 第72-74页 |
| ·转子工频及其倍频特征的选择与提取 | 第74-76页 |
| ·轴承特征频率特征的选择与提取 | 第76-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 第4章 涡轮泵实时故障检测理论与方法研究 | 第79-103页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·多特征红线报警算法 | 第79-89页 |
| ·统计特征阈值估计模型的建立 | 第80页 |
| ·阈值带宽系数的估计方法 | 第80-82页 |
| ·故障决策策略 | 第82-84页 |
| ·多特征红线报警算法的验证 | 第84-89页 |
| ·多特征自适应阈值算法 | 第89-96页 |
| ·统计特征阈值的自适应计算 | 第89-91页 |
| ·异常数据对自适应阈值影响的剔除策略 | 第91-92页 |
| ·多特征自适应阈值算法的故障检测步骤 | 第92-93页 |
| ·算法试验验证 | 第93-95页 |
| ·多特征自适应阈值算法与ATA的主要区别 | 第95-96页 |
| ·改进的自适应相关算法 | 第96-102页 |
| ·自适应相关算法原理 | 第96-98页 |
| ·自适应相关算法的改进 | 第98-100页 |
| ·算法试验验证 | 第100-102页 |
| ·小结 | 第102-103页 |
| 第5章 涡轮泵故障检测系统研究 | 第103-127页 |
| ·引言 | 第103页 |
| ·涡轮泵故障检测系统总体框架设计 | 第103-104页 |
| ·涡轮泵实时故障检测与数据记录的关键技术 | 第104-108页 |
| ·涡轮泵实时故障检测与数据记录的硬件设计 | 第104-108页 |
| ·实时故障检测子系统 | 第108页 |
| ·试车后数据分析子系统 | 第108-123页 |
| ·信号预处理方法集成 | 第109页 |
| ·时域分析方法集成 | 第109页 |
| ·频谱分析方法集成 | 第109页 |
| ·AR模型方法 | 第109-110页 |
| ·联合时频分析方法 | 第110-115页 |
| ·小波分析方法 | 第115-119页 |
| ·随机共振模型方法 | 第119-123页 |
| ·涡轮泵故障检测系统的试验验证 | 第123-126页 |
| ·系统故障检测的实时性验证 | 第123页 |
| ·系统故障检测的有效性验证 | 第123-125页 |
| ·系统的现场试车考核 | 第125-126页 |
| ·小结 | 第126-127页 |
| 第6章 结论与展望 | 第127-130页 |
| ·主要研究结论 | 第127-128页 |
| ·研究展望 | 第128-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-142页 |
| 附录 作者在攻读博士学位期间发表的主要论文 | 第142页 |
