首页--工业技术论文--机械、仪表工业论文--机械制造工艺论文--柔性制造系统及柔性制造单元论文

旋转机械设备关键部件故障诊断与预测方法研究

ABSTRACT第1-9页
ACKNOWLEDGEMENTS第9-10页
TABLE OF CONTENTS第10-14页
LIST OF FIGURES第14-19页
LIST OF TABLES第19-20页
LIST OF ABBREVIATIONS第20-22页
CHAPTER 1 INTRODUCTION第22-30页
   ·Background and motivation第22-25页
   ·Problem statement第25-26页
   ·Research objectives第26-27页
   ·Contributions第27-29页
   ·Organization第29-30页
CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW第30-43页
   ·Introduction第30页
   ·Data processing第30-37页
     ·Time domain第31-33页
     ·Frequency domain第33-34页
     ·Time-frequency domain第34-37页
   ·Intelligent fault diagnosis and prognosis第37-41页
     ·Feature extraction第38页
     ·Feature selection第38-39页
     ·Fault diagnosis and prognosis第39-41页
   ·Summary第41-43页
CHAPTER 3 A FAST AND ADAPTIVE VARYING-SCALE MORPHOLOGICAL FILTER FOR BEARING FAULT DIAGNOSIS第43-59页
   ·Introduction第43-44页
   ·Mathematical theory of morphological analysis第44-46页
     ·Theoretical fundamental of morphological filter第44-45页
     ·The structure elements(SEs)第45-46页
   ·Principle of the varying-scale morphological analysis第46-49页
   ·Simulation study第49-52页
   ·Experimental validation第52-58页
   ·Summary第58-59页
CHAPTER 4 A DOPPLER TRANSIENT MODEL FOR LOCOMOTIVE BEARING FAULT DIAGNOSIS第59-82页
   ·Introductions第59-60页
   ·Theoretical Background第60-63页
     ·Doppler effect第60-61页
     ·Transient Model Based on the Laplace Wavelet第61-62页
     ·Correlation Analysis第62-63页
   ·Proposed Doppler Transient Model Based on Laplace Wavelet and Spectrum correlation Assessment第63-68页
     ·Doppler Distortion of the Transient Model Based on the Laplace Wavelet第64-66页
     ·Envelope Spectrum Correlation Assessment第66-67页
     ·Parameter Identification and Locomotive Bearing Fault Detection第67-68页
   ·Simulation Validation of the Proposed Method第68-71页
   ·Application of the Proposed Method to Real Locomotive Bearing Fault Diagnosis第71-80页
   ·Summary第80-82页
CHAPTER 5 A GENERIC SUPPORT VECTOR REGRESSIVE CLASSIFIER FOR IDENTIFYING THE ROTATING MACHINERY FAULT PATTERNS第82-106页
   ·Introduction第82页
   ·Theoretical background第82-88页
     ·Wavelet packet transform第82-83页
     ·Support Vector Machine第83-85页
     ·Support Vector Regression第85-88页
   ·Proposed health status identification scheme第88-92页
     ·Fault feature extraction第88-90页
     ·Fault feature selection第90-91页
     ·Fault pattern recognition using a generic multi-class solver第91-92页
   ·Experimental validation of the proposed intelligent machine fault diagnosis scheme第92-104页
     ·Case 1:The proposed scheme validated by bearing fault data第92-99页
     ·Case 2:The proposed scheme validated by gear fault data第99-103页
     ·Discussion on the effect of wavelet basis function on the performance of the proposed scheme第103-104页
   ·Summary第104-106页
CHAPTER 6 TW0-LAYER SUPPORT VECTOR REGRESSIVE MACHINES FOR RECOGNIZINGBEARING FAULT PATTERNS AND SIZES第106-123页
   ·Introduction第106-107页
   ·Two-layer SVRMs for bearing health evaluation第107-111页
     ·Fault feature extraction第107-108页
     ·Using two-layer SVRMs for accurate bearing fault diagnosis第108-110页
     ·Two-layer SVRMs parameter selection and optimization第110-111页
   ·Validation of the proposed method第111-118页
   ·Comparisons with other SVM and ANN methods第118-121页
   ·Summary第121-123页
CHAPTER 7 REMAINING USEFUL LIFE ESTIMATIONFOR THE IMPELLERS OF SLURRY PUMPS USING THEHEALTH STATUS PROBABILITY ESTIMATION第123-138页
   ·Introduction第123-125页
   ·The tested slurry pump第125页
   ·The proposed method for RUL prognostics第125-133页
     ·Sensitive features extraction第127-132页
     ·Health status probability estimation provided by support vector machine第132-133页
     ·Remaining useful life estimation by combining the health status probability and the historical data第133页
   ·Case studies第133-137页
   ·Summary第137-138页
CHAPTER 8 CONCLUSIONS AND FUTURE WORK第138-143页
   ·Conclusions第138-139页
   ·Future work第139-140页
   ·Awards and publications第140-143页
BIBLIOGRAPHY第143-156页
中文简介第156-161页

论文共161页,点击 下载论文
上一篇:面向光栅制造的宏微超精密进给系统的设计与研究
下一篇:高稳定扫描隧道显微镜的研制与应用