| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 研究的目的与意义 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-26页 |
| 1.3.1 振动信号分析方法 | 第16-20页 |
| 1.3.2 载荷识别方法 | 第20-21页 |
| 1.3.3 故障诊断方法 | 第21-23页 |
| 1.3.4 提升机故障诊断方法与系统 | 第23-26页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第26-27页 |
| 1.5 小结 | 第27-29页 |
| 第二章 基于改进经验模态分解能量特征的提升载荷识别方法 | 第29-57页 |
| 2.1 引言 | 第29-31页 |
| 2.2 EMD算法与改进 | 第31-40页 |
| 2.2.1 EMD分解原理与算法 | 第32-36页 |
| 2.2.2 EMD分解存在的主要问题及改进 | 第36-39页 |
| 2.2.3 EMD分解的数值仿真 | 第39-40页 |
| 2.3 基于改进EMD的提升载荷能量特征参数提取方法 | 第40-48页 |
| 2.3.1 能量特征参数的定义 | 第41-43页 |
| 2.3.2 提升载荷能量特征参数提取 | 第43-48页 |
| 2.4 基于改进EMD能量特征与SVR的的提升载荷识别方法 | 第48-53页 |
| 2.4.1 ε-SVR算法原理 | 第48-50页 |
| 2.4.2 提升载荷识别方法 | 第50-53页 |
| 2.5 基于EMD能量特征与SVM的载荷相关故障诊断方法 | 第53-56页 |
| 2.5.1 异常载荷与提升机故障的相关性分析 | 第53页 |
| 2.5.2 异常载荷相关故障诊断方法 | 第53-56页 |
| 2.6 小结 | 第56-57页 |
| 第三章 基于局域均值分解能量特征与多分类SVM的滚动轴承故障诊断方法 | 第57-77页 |
| 3.1 引言 | 第57-58页 |
| 3.2 LMD分解算法及数值仿真 | 第58-62页 |
| 3.2.1 LMD分解的算法与性质 | 第58-60页 |
| 3.2.2 LMD分解的数值仿真 | 第60-62页 |
| 3.3 基于LMD能量特征的滚动轴承故障诊断方法 | 第62-68页 |
| 3.3.1 基于LMD的滚动轴承故障特征提取方法 | 第62-63页 |
| 3.3.2 故障状态对能量矩的影响 | 第63-65页 |
| 3.3.3 基于PF能量矩和SVM的滚动轴承故障诊断方法 | 第65-66页 |
| 3.3.4 诊断实例 | 第66-68页 |
| 3.4 基于LMD与CNDAG-SVM的滚动轴承故障诊断方法 | 第68-75页 |
| 3.4.1 传统多分类支持向量机 | 第68-69页 |
| 3.4.2 基于相似性测度优化的DAG-SVM | 第69-71页 |
| 3.4.3 基于CNDAG-SVM的滚动轴承故障诊断方法 | 第71-72页 |
| 3.4.4 诊断实例 | 第72-75页 |
| 3.5 小结 | 第75-77页 |
| 第四章 基于改进复杂网络聚类算法的主轴系统故障诊断方法 | 第77-91页 |
| 4.1 引言 | 第77页 |
| 4.2 复杂网络聚类算法 | 第77-79页 |
| 4.2.1 复杂网络理论 | 第77-79页 |
| 4.2.2 复杂网络的社团结构及聚类算法 | 第79页 |
| 4.3 基于复杂网络理论的机械故障诊断关键问题分析 | 第79-83页 |
| 4.3.1 可行性分析 | 第79-81页 |
| 4.3.2 关键问题分析及解决方法 | 第81-83页 |
| 4.4 基于广义Ward距离划分准则的主轴系统故障诊断 | 第83-89页 |
| 4.4.1 主轴系统故障网络模型 | 第83-84页 |
| 4.4.2 模型评价函数及基于广义Ward距离的划分准则 | 第84-86页 |
| 4.4.3 基于广义Ward距离划分的故障诊断聚类算法 | 第86-87页 |
| 4.4.4 主轴系统故障信号特征提取 | 第87页 |
| 4.4.5 主轴系统故障诊断方法 | 第87-88页 |
| 4.4.6 故障诊断实例 | 第88-89页 |
| 4.5 小结 | 第89-91页 |
| 第五章 集成工况监测与诊断的网络化多绳提升设备管理方法与系统 | 第91-101页 |
| 5.1 引言 | 第91-92页 |
| 5.2 多绳提升设备 | 第92页 |
| 5.3 网络化多绳提升设备管理方法 | 第92-93页 |
| 5.3.1 开展网络化多绳提升设备管理的必要性 | 第92页 |
| 5.3.2 网络化多绳提升设备管理方法的实施流程 | 第92-93页 |
| 5.4 网络化多绳提升设备管理系统设计 | 第93-97页 |
| 5.4.1 IHMS系统设计的基本原则 | 第93-94页 |
| 5.4.2 IHMS系统的结构设计 | 第94-95页 |
| 5.4.3 IHMS系统的功能模型设计 | 第95-97页 |
| 5.5 网络化多绳提升设备管理系统的实现与应用 | 第97-99页 |
| 5.6 小结 | 第99-101页 |
| 第六章 载荷识别与故障诊断及网络化设备管理试验 | 第101-121页 |
| 6.1 引言 | 第101页 |
| 6.2 试验平台搭建 | 第101-105页 |
| 6.2.1 试验设备组成 | 第101-104页 |
| 6.2.2 试验测试系统设计 | 第104-105页 |
| 6.3 试验方案设计 | 第105-108页 |
| 6.3.1 整体方案 | 第105页 |
| 6.3.2 载荷识别方案 | 第105-106页 |
| 6.3.3 故障诊断试验方案 | 第106-107页 |
| 6.3.4 网络化管理试验方案 | 第107-108页 |
| 6.4 系统振动特征试验 | 第108-110页 |
| 6.5 提升载荷识别试验 | 第110-112页 |
| 6.6 低速重载滚动轴承故障诊断试验 | 第112-115页 |
| 6.7 主轴系统故障诊断试验 | 第115-116页 |
| 6.8 网络化设备管理试验 | 第116-120页 |
| 6.9 小结 | 第120-121页 |
| 第七章 结论与展望 | 第121-125页 |
| 7.1 主要结论 | 第121-122页 |
| 7.2 创新点 | 第122-123页 |
| 7.3 进一步工作展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第136-137页 |
