| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究意义 | 第9-10页 |
| ·电潜泵机组简介 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状 | 第11-13页 |
| ·潜油电泵机组故障诊断的研究现状 | 第11-12页 |
| ·振动测试在旋转机械设备故障诊断中的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 潜油电泵机组振动测试系统的设计 | 第15-29页 |
| ·系统的整体设计 | 第15页 |
| ·振动测试的硬件电路设计 | 第15-21页 |
| ·常用测振传感器简介 | 第16-18页 |
| ·电荷放大器简介 | 第18-19页 |
| ·电荷放大器设计 | 第19-21页 |
| ·数据采集部分的设计 | 第21-26页 |
| ·USB7360 模块的简介 | 第21-22页 |
| ·USB7360 模块的参数设定 | 第22-24页 |
| ·USB7360 模块的设备操作 | 第24-25页 |
| ·USB7360 模块的软件设计 | 第25-26页 |
| ·振动测试系统的调试 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 小波变换在潜油电泵机组故障特征提取中的应用 | 第29-57页 |
| ·小波分析理论 | 第29-34页 |
| ·小波变换在数据处理中的应用 | 第34-41页 |
| ·小波变换在消噪方面的应用 | 第35-40页 |
| ·小波变换在信号检测方面的应用 | 第40-41页 |
| ·潜油电泵机组振动信号的故障特征提取 | 第41-55页 |
| ·潜油电泵在正常运行时振动信号的特征提取 | 第41-45页 |
| ·潜油电泵在叶轮偏磨时振动信号的特征提取 | 第45-48页 |
| ·潜油电泵在叶轮砂堵时振动信号的特征提取 | 第48-52页 |
| ·潜油电泵在轴承偏磨时振动信号的特征提取 | 第52-55页 |
| ·潜油电泵在四种运行状态下特征提取的总结 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 BP神经网络在潜油电泵机组故障诊断中的应用 | 第57-67页 |
| ·人工神经网络的基本理论 | 第57-58页 |
| ·BP 神经网络在潜油电泵机组故障诊断中的应用 | 第58-66页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第59-60页 |
| ·基于BP 神经网络的潜油电泵机组的故障诊断 | 第60-65页 |
| ·故障诊断系统软件的设计 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 振动测试系统在生产现场的应用 | 第67-73页 |
| ·测振系统在现场电泵井上使用时的注意事项 | 第67-69页 |
| ·现场电泵井上振动数据的采集和分析 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |