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基于动力测试的桥式起重机主梁损伤评价及减速器故障诊断

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
符号说明第12-15页
第一章 绪论第15-31页
   ·选题的背景及意义第15-17页
   ·主梁结构损伤评价研究进展第17-25页
     ·主梁的动力模型分析第17-18页
     ·结构损伤识别的研究进展第18-25页
   ·基于信号处理的齿轮减速器故障诊断第25-28页
     ·传统信号处理方法第25-26页
     ·非平稳信号的分析方法第26-28页
     ·基于信号的故障信息处理技术分析第28页
   ·论文的研究内容与结构第28-31页
第二章 桥式起重机主梁有限元模型修正技术第31-51页
   ·引言第31-32页
   ·主梁有限元模型修正技术研究第32-42页
     ·有限元模型建立第32-33页
     ·有限元模型修正方法第33-35页
     ·基于灵敏度分析的结构参数型有限元模型修正第35-39页
     ·ANSYS 模型修正的变量、约束条件和优化方法第39-42页
   ·桥式起重机主梁有限元模型修正第42-50页
     ·起重机主梁第42-44页
     ·基于灵敏度分析的主梁模型修正第44-49页
     ·主梁模型修正的实验精度分析第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第三章 基于起重机主梁动力指纹的损伤分析第51-72页
   ·引言第51页
   ·动力指纹识别的基本参数第51页
   ·数值试验设计第51-55页
     ·主梁有限元模型第52页
     ·损伤工况设计第52-53页
     ·数值计算第53-55页
   ·常用动力指纹损伤识别能力的分析第55-71页
     ·损伤定位第55-69页
     ·损伤程度识别第69-71页
   ·本章小结第71-72页
第四章 基于支持向量机的起重机主梁损伤评价第72-96页
   ·引言第72页
   ·支持向量机理论基础与原理第72-79页
     ·统计学习理论第72-73页
     ·支持向量机回归原理第73-76页
     ·支持向量机分类概率估计第76-77页
     ·支持向量机模型的选择第77-79页
   ·基于 SVM 的起重机损伤评价第79-85页
     ·起重机损伤识别流程第79-80页
     ·主梁损伤位置识别及噪声影响第80-83页
     ·损伤程度计算第83-85页
   ·基于 IPSO-LSSVM 的起重机主梁损伤识别第85-94页
     ·LSSVM 回归原理第85-87页
     ·LSSVM 模型参数优化第87-89页
     ·基于 IPSO-LSSVM 的起重机主梁损伤评估步骤第89-90页
     ·主梁损伤位置识别及噪声影响第90-93页
     ·损伤程度计算第93-94页
   ·本章小结第94-96页
第五章 基于 EMD 与 ARMA 倒谱的减速器故障诊断第96-114页
   ·引言第96页
   ·齿轮减速器故障特点与类型第96-101页
     ·齿轮减速器的组成第97页
     ·齿轮故障诊断机理第97-99页
     ·滚动轴承诊断基础第99-101页
   ·起重机减速器振动信号处理方法第101-104页
     ·特征参数判别法第101页
     ·共振解调法第101-102页
     ·经验模态分解第102-103页
     ·倒频谱分析法第103-104页
   ·桥式起重机齿轮减速器故障诊断第104-113页
     ·基于 AR 模型延拓的 EMD第104-107页
     ·ARMA 模型倒双谱第107-109页
     ·故障特征提取的步骤第109-110页
     ·基于 EMD 与 ARMA 模型倒谱的试验分析第110-113页
   ·本章小结第113-114页
第六章 桥式起重机主梁及减速器的动力测试第114-132页
   ·起重机主梁动力测试的目的第114页
   ·起重机主梁模态测试第114-125页
     ·模态分析主要工作第114-115页
     ·模态测试步骤第115-119页
     ·模态测试结果及分析第119-125页
   ·齿轮减速器振动测试第125-130页
     ·减速器测试系统第126-127页
     ·传感器的优化布置第127-128页
     ·振动测试结果及分析第128-130页
   ·本章小结第130-132页
结论与展望第132-136页
参考文献第136-147页
附录第147-152页
攻读博士学位期间取得的研究成果第152-153页
致谢第153-154页
答辩委员会对论文的评定意见第154页

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