摘要 | 第1-9页 |
Abstract | 第9-14页 |
第1章 绪论 | 第14-22页 |
·选题依据及意义 | 第14-15页 |
·旋转机械故障诊断技术 | 第15-19页 |
·机械故障诊断技术的主要研究内容 | 第15-16页 |
·故障特征提取分析 | 第16-18页 |
·故障识别分析 | 第18-19页 |
·国内外发展概况 | 第19-20页 |
·主要研究内容与安排 | 第20-22页 |
第2章 转子系统故障机理及诊断方法 | 第22-36页 |
·概述 | 第22页 |
·转子系统振动基本特性和故障机理 | 第22-24页 |
·旋转机械振动基本特性 | 第22-23页 |
·转子振动模型及其振动特性分析 | 第23-24页 |
·轴承-转子系统振动的常见故障分析 | 第24-31页 |
·不对中故障机理与诊断 | 第24-25页 |
·转子不平衡 | 第25-27页 |
·动静碰摩 | 第27-29页 |
·支座松动 | 第29-31页 |
·试验装置简介及典型故障实例分析 | 第31-35页 |
·正常状态 | 第32页 |
·轴系不对中 | 第32-33页 |
·转子不平衡 | 第33-34页 |
·动静碰磨 | 第34页 |
·支座松动 | 第34-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第3章 基于 LMD 的信号特征提取分析 | 第36-52页 |
·概述 | 第36页 |
·与局部均值分解有关的基本概念 | 第36-39页 |
·频率和瞬时频率 | 第36-37页 |
·单分量信号和多分量信号 | 第37-38页 |
·调频信号和调幅信号 | 第38-39页 |
·局部均值分解原理与算法 | 第39-43页 |
·LMD 和 EMD 对比研究 | 第43-46页 |
·基于 LMD 的信号特征提取研究 | 第46-50页 |
·近似熵简介 | 第47-48页 |
·实用快速近似熵方法及应用分析 | 第48-50页 |
·实例分析 | 第50-51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
第4章 基于 HMM 的转子故障识别研究 | 第52-65页 |
·引言 | 第52页 |
·HMM 介绍 | 第52-60页 |
·HMM 定义 | 第52-53页 |
·HMM 的基本算法 | 第53-56页 |
·HMM 的类型 | 第56-57页 |
·HMM 实际应用中应注意的问题 | 第57-60页 |
·基于 PSO 优化的 HMM | 第60-63页 |
·PSO 的概念 | 第61页 |
·基于 PSO 的 HMM 参数估计算法 | 第61-63页 |
·实例分析 | 第63-64页 |
·本章小结 | 第64-65页 |
第5章 基于 LMD 和 HMM 的转子故障诊断的实现 | 第65-71页 |
·引言 | 第65页 |
·故障类型识别方法构造 | 第65-66页 |
·故障信号的特征提取 | 第66-69页 |
·HMM 建模与故障识别结果 | 第69-70页 |
·本章小结 | 第70-71页 |
结论与展望 | 第71-73页 |
主要结论 | 第71-72页 |
研究展望 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第78-79页 |
附录 B 参加科研项目情况 | 第79页 |