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基于数据融合的涡轮机叶片振动测量方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第18-28页
    1.1 课题来源及研究背景第18-20页
        1.1.1 课题来源第18页
        1.1.2 研究背景及意义第18-20页
    1.2 叶片振动测量技术的国内外研究概况第20-25页
        1.2.1 叶片振动测量技术的发展概况第20-23页
        1.2.2 叶片振动辨识方法介绍第23-25页
        1.2.3 国内外研究现状第25页
    1.3 本文主要研究内容第25-28页
第二章 叶片振动测量方法简介及方法优化第28-44页
    2.1 叶片振动理论及叶片振动测量方法简介第28-31页
        2.1.1 叶片振动理论第28-30页
        2.1.2 叶尖定时测振法简介第30-31页
    2.2 提高叶片振动测量精度第31-42页
        2.2.1 涡轮叶片振动测量系统中可能存在的影响因素介绍第31-32页
        2.2.2 转速波动对叶片振动测量的影响及优化方法第32-37页
        2.2.3 轴向位移对叶片振动测量的影响第37-39页
        2.2.4 径向振动对叶片振动测量的影响第39-41页
        2.2.5 数据融合下的叶片振动测量综合分析方法第41-42页
    2.3 本章小结第42-44页
第三章 不同影响因素下的实验验证第44-56页
    3.1 扭转叶片实验台与测试叶片概述第44-46页
        3.1.1 实验台简介第44-45页
        3.1.2 测试叶片介绍第45-46页
    3.2 叶片振动监测系统介绍第46-48页
    3.3 对应上述三个影响因素的实验分析第48-54页
        3.3.1 转速波动第48-51页
        3.3.2 轴向位移第51-53页
        3.3.3 转子径向振动第53-54页
    3.4 本章小结第54-56页
第四章 叶片同步振动参数辨识方法研究第56-80页
    4.1 叶片振动模型建立与仿真第56-59页
        4.1.1 叶片振动模型建立第56-58页
        4.1.2 叶片振动仿真第58-59页
    4.2 现有辨识方法简介第59-65页
        4.2.1 单传感器法第60-61页
        4.2.2 双参数法第61-62页
        4.2.3 多传感器法第62-65页
    4.3 新辨识方法的提出第65-67页
    4.4 仿真验证新辨识方法的可行性第67-77页
        4.4.1 叶片振动倍频值求解算法第67-72页
        4.4.2 相关影响因素对AR法求取叶片振动倍频值的影响第72-75页
        4.4.3 速矢端迹法拟合分析与叶片坎贝尔图的获取第75-77页
    4.5 本章小结第77-80页
第五章 叶片同步振动参数辨识方法的实验验证第80-94页
    5.1 高速直叶片实验台简介第80-83页
        5.1.1 实验台结构与测试系统第80页
        5.1.2 测试叶轮的结构及振动特性第80-81页
        5.1.3 基于高速实验台的应变片测量第81-83页
    5.2 新辨识方法的实验分析第83-88页
        5.2.1 扫频测量过程第84-86页
        5.2.2 恒速运转求取叶片振动倍频值第86-87页
        5.2.3 综合叶片振动参数及获得叶片振动坎贝尔图第87-88页
        5.2.4 整机分析第88页
    5.3 不同激励个数时的叶片振动参数辨识结果比较第88-90页
    5.4 应变片法实验验证第90-92页
        5.4.1 静态下叶片模态敲击实验第90-91页
        5.4.2 动态下叶片应变测量第91-92页
    5.5 本章小结第92-94页
第六章 总结与展望第94-96页
    6.1 总结第94-95页
    6.2 展望第95-96页
参考文献第96-102页
致谢第102-104页
研究成果及发表的学术论文第104-106页
作者与导师简介第106-107页
附件第107-108页

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