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基于阶比跟踪和AR模型的旋转机械故障诊断与状态预测技术研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-19页
   ·选题意义第7-9页
   ·状态监测与故障诊断技术的现状与进展第9-17页
     ·故障信息的获取第10-11页
     ·故障机理与故障征兆研究第11页
     ·信号分析与特征提取技术第11-16页
     ·故障诊断与决策方法第16-17页
   ·课题的研究目的和主要研究内容第17-19页
     ·课题的研究目的第17-18页
     ·论文的主要研究内容第18-19页
第二章 旋转机械典型故障振动机理研究第19-33页
   ·旋转机械典型振动第19-21页
   ·转子不平衡第21-22页
   ·转子不对中第22-24页
   ·转子裂纹第24-26页
   ·油膜涡动与油膜振荡第26-29页
   ·摩擦第29-31页
   ·机械性松动第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 计算阶比跟踪技术研究第33-46页
   ·阶比跟踪技术第33-37页
     ·硬件式阶比跟踪第33-34页
     ·计算阶比跟踪第34-37页
   ·计算阶比跟踪技术研究第37-42页
     ·基于二次曲线拟合的计算阶比跟踪第38-40页
     ·基于惠特克插值的阶比重采样第40-41页
     ·抗阶比混叠跟踪滤波第41-42页
   ·实例分析第42-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 旋转机械转速算法研究第46-60页
   ·转速计算机理第46-52页
     ·一阶数字微分插值原理第46-48页
     ·基于一阶数字微分的转速计算第48-51页
     ·基于Lagrange 插值的转速计算第51-52页
   ·转速曲线平滑第52-55页
     ·转速曲线多项式最小二乘拟合第53-54页
     ·转速曲线分段加权叠加第54-55页
   ·转速算法实现第55-56页
   ·实例分析第56-59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 基于时间序列分析的旋转机械状态预测研究第60-69页
   ·时间序列模型的结构特征第60-62页
     ·机械设备运行过程中数据序列的特点第60页
     ·时序模型机理研究第60-62页
   ·自回归模型参数估计研究第62-66页
     ·AR 模型参数的最小二乘估计原理第62-64页
     ·基于广义逆矩阵理论估计AR 模型参数第64-65页
     ·AR 模型阶次判定准则第65-66页
   ·AR 模型的建立及其算法实现第66-67页
   ·实例分析第67-68页
   ·本章小结第68-69页
第六章 基于Visual C++的加工中心在线监测系统的开发第69-79页
   ·在线监测系统的需求分析第69-70页
   ·基于Visual C++的加工中心在线监测系统总体方案设计第70-72页
     ·分布式在线监测与故障诊断系统的结构模型第70-71页
     ·加工中心在线监测系统的总体结构第71-72页
   ·在线监测系统软件设计与实现第72-78页
     ·实时监测第72-74页
     ·实时分析第74-76页
     ·数据存储第76-78页
   ·本章小节第78-79页
第七章 结论与展望第79-81页
参考文献第81-87页
发表论文和参加科研情况说明第87-88页
致谢第88页

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