基于LabVIEW的电动机虚拟测试及故障分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 前言 | 第9-12页 |
| 第一章 电动机振动测试系统的设计 | 第12-19页 |
| 1.1 振动测试系统的构成 | 第12页 |
| 1.2 虚拟仪器及其开发平台 | 第12-13页 |
| 1.3 振动测试系统的设计 | 第13-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 电动机振动信号的采集及预处理 | 第19-27页 |
| 2.1 数据采集系统的任务及组成 | 第19页 |
| 2.2 传感测量部分 | 第19-20页 |
| 2.3 数据采集部分 | 第20-22页 |
| 2.3.1 数据采集技术 | 第20-22页 |
| 2.3.2 数据采集卡的选用 | 第22页 |
| 2.4 振动信号采集程序设计 | 第22-24页 |
| 2.5 振动信号的预处理 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 电动机振动信号的分析与处理 | 第27-38页 |
| 3.1 信号的时域分析 | 第27-32页 |
| 3.1.1 加窗处理 | 第27-28页 |
| 3.1.2 相关函数分析 | 第28-31页 |
| 3.1.3 幅值域分析和处理 | 第31-32页 |
| 3.2 信号的频域处理 | 第32-37页 |
| 3.2.1 傅里叶变换 | 第32-35页 |
| 3.2.2 功率谱分析 | 第35-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 AR模型功率谱估计 | 第38-49页 |
| 4.1 功率谱估计的参数方法 | 第38-45页 |
| 4.1.1 自回归参数模型的实现过程 | 第38-41页 |
| 4.1.2 自回归参数模型阶次预测 | 第41-43页 |
| 4.1.3 MA模型的实现过程 | 第43-44页 |
| 4.1.4 ARMA模型的实现过程 | 第44-45页 |
| 4.2 基于AR模型的信号倒频谱分析 | 第45-48页 |
| 4.2.1 传统信号倒频谱分析 | 第45-47页 |
| 4.2.2 基于AR模型的信号倒频谱分析 | 第47-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 发表文章目录 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 详细摘要 | 第55-60页 |
