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多绳提升机载荷识别与主轴系统故障诊断及网络化管理

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

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