| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·航空发动机故障诊断的研究对象、任务及意义 | 第11-12页 |
| ·航空发动机整机振动故障诊断技术研究现状与展望 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容及创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 航空发动机整机振动研究 | 第15-25页 |
| ·航空发动机振动测试与信号分析 | 第15-22页 |
| ·航空发动机整机振动测试 | 第15-19页 |
| ·航空发动机整机振动信号分析 | 第19-22页 |
| ·航空发动机整机振动故障诊断 | 第22-25页 |
| ·航空发动机故障诊断的基本原理 | 第22-23页 |
| ·航空发动机整机振动典型故障 | 第23页 |
| ·航空发动机故障诊断的复杂性和有效性 | 第23-25页 |
| 第3章 基于频谱分析法的整机振动故障诊断 | 第25-42页 |
| ·概述 | 第25-27页 |
| ·旋转机械故障类型及其振动特征 | 第27-34页 |
| ·基于频谱分析的某型航空发动机整机振动故障诊断实例 | 第34-42页 |
| ·被测某型航空发动机整机概况 | 第34-36页 |
| ·某型航空发动机整机振动测试方案 | 第36-38页 |
| ·某型发动机台架试车振动试验数据处理和分析研究 | 第38-41页 |
| ·某型发动机故障诊断流程及诊断分析结果 | 第41-42页 |
| 第4章 基于神经网络的整机振动故障诊断 | 第42-58页 |
| ·概述 | 第42-46页 |
| ·神经网络的发展 | 第42页 |
| ·神经网络的基本原理及分类 | 第42-45页 |
| ·神经网络在故障诊断诊断中的应用 | 第45-46页 |
| ·BP神经网络 | 第46-51页 |
| ·BP神经网路基本原理及算法 | 第46-51页 |
| ·BP学习算法的改进 | 第51页 |
| ·基于神经网络的某型航空发动机整机振动故障诊断实例 | 第51-58页 |
| ·故障诊断神经网络的设计 | 第52-53页 |
| ·故障诊断神经网络的训练 | 第53-54页 |
| ·基于BP神经网络的振动故障诊断结果及分析 | 第54-58页 |
| 第5章 基于故障方程的整机振动故障诊断 | 第58-87页 |
| ·概述 | 第58-61页 |
| ·故障方程的基本概念 | 第58-60页 |
| ·故障方程的分类与建立方法 | 第60-61页 |
| ·故障方程的建立与求解 | 第61-70页 |
| ·数值线性化方法建立故障方程 | 第61-62页 |
| ·主因子模型法 | 第62-66页 |
| ·特征值分析与主成分分析 | 第66-70页 |
| ·某型航空发动机整机振动系统模型 | 第70-80页 |
| ·发动机转子-支承系统计算模型的建立 | 第70-73页 |
| ·航空发动机整机振动的故障模型 | 第73-80页 |
| ·基于故障方程的某型航空发动机整机振动故障诊断实例 | 第80-85页 |
| ·某型航空发动机整机振动故障方程的建立 | 第80-83页 |
| ·某型航空发动机整机振动故障方程的求解 | 第83-85页 |
| ·某型航空发动机整机振动故障诊断分析及结果 | 第85页 |
| ·综合故障诊断方法研究及诊断实例 | 第85-87页 |
| ·综合故障诊断原理简介 | 第85-86页 |
| ·综合整机振动故障诊断实例 | 第86-87页 |
| 第6章 航空发动机整机振动故障诊断系统软件开发 | 第87-92页 |
| ·概述 | 第87页 |
| ·软件开发工具简介 | 第87-90页 |
| ·Matlab | 第87-88页 |
| ·Visual C++ | 第88页 |
| ·VC++与Matlab混合编程实现方法 | 第88-90页 |
| ·振动故障诊断系统方案设计 | 第90-92页 |
| 结论 | 第92-94页 |
| 附录Ⅰ 计算程序清单 | 第94-103页 |
| 附录Ⅱ 航空发动机整机振动故障诊断程序界面 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 | 第110-111页 |
