| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外转子不对中故障的研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内外转子碰摩故障的研究现状 | 第15页 |
| ·本文主要研究的内容 | 第15-17页 |
| 第二章 转子不对中与碰摩故障机理分析 | 第17-26页 |
| ·转子不对中故障机理 | 第17-19页 |
| ·平行不对中运动机理研究 | 第17-18页 |
| ·角度不对中的运动机理研究 | 第18-19页 |
| ·综合不对中的运动机理研究 | 第19页 |
| ·转静碰摩故障机理 | 第19-25页 |
| ·转静碰摩运动模型 | 第19-20页 |
| ·转子刚度变化 | 第20-21页 |
| ·与冲击和摩擦相关的振动 | 第21-23页 |
| ·径向力和摩擦震荡项的影响 | 第23-24页 |
| ·碰摩时出现的倍频振动的定性分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 带不对中-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承-机匣耦合系统动力学模型 | 第26-35页 |
| ·耦合系统总体模型框图 | 第26-28页 |
| ·当量不对中模型 | 第28-29页 |
| ·转静碰摩模型 | 第29页 |
| ·滚动轴承模型 | 第29-32页 |
| ·滚动轴承的运动学分析 | 第29-31页 |
| ·滚动轴承的载荷分析 | 第31-32页 |
| ·耦合系统动力学方程 | 第32页 |
| ·耦合系统初始参数 | 第32页 |
| ·数值积分方法 | 第32-34页 |
| ·数值方法的思想 | 第32-33页 |
| ·经典Runge-Kutta 方法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 转子-滚动轴承-机匣耦合系统不对中-碰摩耦合故障动力学分析 | 第35-44页 |
| ·模型验证 | 第35-37页 |
| ·滚动轴承模型验证 | 第35-36页 |
| ·不对中模型验证 | 第36-37页 |
| ·不对中量对系统响应的影响 | 第37页 |
| ·碰摩对系统响应的影响 | 第37-38页 |
| ·不对中-碰摩耦合故障对系统响应的影响 | 第38页 |
| ·滚动轴承间隙对系统响应的影响 | 第38-39页 |
| ·不对中-碰摩耦合故障对系统产生的非线性运动分岔分析 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 不对中-碰摩耦合故障实验分析 | 第44-50页 |
| ·ZT-3 多功能转子故障模拟实验台简介 | 第44-45页 |
| ·不对中实验简介 | 第45页 |
| ·碰摩实验简介 | 第45-46页 |
| ·不对中-碰摩耦合故障实验分析 | 第46-49页 |
| ·实验介绍 | 第46-47页 |
| ·不对中实验分析 | 第47页 |
| ·碰摩实验分析 | 第47-48页 |
| ·耦合故障实验分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 不对中与碰摩故障的智能诊断 | 第50-60页 |
| ·结构自适应神经网络基本原理 | 第50-57页 |
| ·神经元的非线性模型 | 第50-51页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第51-53页 |
| ·BP 网络及BP 算法的缺陷及解决方法 | 第53-54页 |
| ·遗传算法 | 第54页 |
| ·基于遗传算法的结构自适应神经网络模型 | 第54-57页 |
| ·基于结构自适应神经网络的不对中-碰摩故障智能诊断 | 第57-59页 |
| ·实现多故障诊断的集成网络构建 | 第57-58页 |
| ·智能诊断结果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在学期间的研究成果及所发表的学术论文 | 第68页 |
