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基于傅里叶分解算法的航空发动机转子碰摩故障诊断研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-21页
    1.1 本文研究背景第9-11页
    1.2 自适应时频分析研究现状第11-16页
        1.2.1 自适应核时频分析国内外研究现状第11-12页
        1.2.2 自适应信号分解国内外研究现状第12-15页
        1.2.3 自适应参数化时频分析国内外研究现状第15-16页
    1.3 自适应时频分析的机械故障诊断第16-18页
    1.4 本文研究内容与创新点第18-20页
        1.4.1 本文研究内容第18-19页
        1.4.2 本文创新点第19-20页
    1.5 本章小结第20-21页
第二章 傅里叶分解算法理论第21-43页
    2.1 傅里叶分解算法的理论基础第21-27页
        2.1.1 傅里叶变换第21-23页
        2.1.2 短时傅里叶变换第23-24页
        2.1.3 Hilbert变换第24-26页
        2.1.4 经验模态分解第26-27页
    2.2 傅里叶分解算法理论第27-33页
        2.2.1 FDM算法基本原理第27-30页
        2.2.2 离散信号的FDM算法第30-32页
        2.2.3 FDM算法步骤第32页
        2.2.4 FDM算法特性第32-33页
    2.3 FDM算法仿真研究第33-42页
        2.3.1 信号仿真第33-39页
        2.3.2 FDM分解的Hilbert谱分析第39-42页
    2.4 本章小结第42-43页
第三章 基于FDM算法的转子碰摩故障诊断研究第43-69页
    3.1 航空发动机转子试验器及测试系统第43-45页
        3.1.1 航空发动机转子试验器结构第43-44页
        3.1.2 转子试验器测试系统结构第44-45页
    3.2 转子试验器碰摩故障试验方案第45-50页
        3.2.1 转子碰摩故障特点第45页
        3.2.2 试验振动信号测点位置第45-46页
        3.2.3 转子碰摩故障试验方案第46-50页
    3.3 基于FDM算法的转子碰摩故障诊断研究第50-68页
        3.3.1 转子碰摩振动信号频谱分析第50-52页
        3.3.2 基于FDM算法的转子碰摩故障诊断方法第52-54页
        3.3.3 转子碰摩振动信号分解第54-59页
        3.3.4 转子碰摩故障特征信息提取第59-66页
        3.3.5 诊断结果分析第66-68页
    3.4 本章小结第68-69页
第四章 基于FDM和快速谱峭度算法转子碰摩故障诊断研究第69-82页
    4.1 快速谱峭度算法的基本原理第69-73页
        4.1.1 机械振动信号峭度值的物理含义第69-70页
        4.1.2 谱峭度分析的基本原理第70-71页
        4.1.3 快速谱峭度算法的基本原理第71-73页
    4.2 基于FDM算法与峭度准则的转子碰摩故障诊断第73-77页
        4.2.1 峭度值准则下的碰摩故障诊断方法第73-74页
        4.2.2 转子碰摩故障诊断研究第74-77页
    4.3 基于FDM与快速谱峭度算法转子碰摩故障诊断第77-81页
        4.3.1 转子碰摩故障诊断研究第78-80页
        4.3.2 诊断结果分析第80-81页
    4.4 本章小结第81-82页
第五章 基于FDM与奇异值差分谱的转子碰摩故障诊断第82-94页
    5.1 基于不同准则的碰摩诊断结果研究第82-83页
    5.2 奇异值差分谱理论第83-87页
        5.2.1 基于Hankel矩阵的奇异值分解原理第83-85页
        5.2.2 奇异值谱的基本原理第85-86页
        5.2.3 奇异值差分谱的基本原理第86-87页
    5.3 基于FDM与奇异值差分谱的转子碰摩故障诊断第87-93页
        5.3.1 转子碰摩振动信号降噪第88-91页
        5.3.2 碰摩故障诊断结果分析第91-93页
    5.4 本章小结第93-94页
第六章 结论与展望第94-96页
    6.1 结论第94-95页
    6.2 展望第95-96页
参考文献第96-105页
攻读硕士学位期间主要研究成果第105-106页
致谢第106-107页

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