滚动轴承故障诊断中信号校正和特征提取方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 机械设备状态监测与故障诊断 | 第11-14页 |
| 1.1.1 设备状态监测与故障诊断的意义 | 第11-12页 |
| 1.1.2 设备故障诊断技术的研究发展 | 第12页 |
| 1.1.3 故障诊断研究的主要内容及流程 | 第12-14页 |
| 1.2 典型的故障诊断方法 | 第14-17页 |
| 1.2.1 幅值域分析 | 第14-15页 |
| 1.2.2 时域分析方法 | 第15页 |
| 1.2.3 频域分析方法 | 第15页 |
| 1.2.4 时频域分析方法 | 第15-16页 |
| 1.2.5 人工智能方法 | 第16-17页 |
| 1.3 列车轮对轴承的故障诊断 | 第17-19页 |
| 1.3.1 道旁声学诊断系统概述 | 第17-18页 |
| 1.3.2 ADBD系统的技术难点 | 第18-19页 |
| 1.4 论文主要工作和创新性 | 第19-21页 |
| 1.4.1 论文创新点 | 第19-20页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第20-21页 |
| 第2章 轴承失效研究及实验介绍 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 滚动轴承的失效机理和表现 | 第21-24页 |
| 2.2.1 滚动轴承基本结构 | 第21-22页 |
| 2.2.2 滚动轴承的主要故障形式及原因 | 第22页 |
| 2.2.3 滚动轴承故障的发展历程 | 第22-23页 |
| 2.2.4 滚动轴承的故障特征频率 | 第23-24页 |
| 2.2.5 滚动轴承振动机理分析 | 第24页 |
| 2.3 轴承振动信号获取实验 | 第24-26页 |
| 2.4 列车轴承轨边声学信号获取 | 第26-30页 |
| 2.4.1 列车轴承分析与故障设置 | 第26-27页 |
| 2.4.2 列车轮对轴承静态信号采集实验 | 第27-29页 |
| 2.4.3 列车轮对轴承动态信号采集实验 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于麦克风阵列的轴承道旁声学诊断方法研究 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 信号多普勒畸变的研究现状 | 第32-33页 |
| 3.3 基于麦克风阵列的多普勒矫正 | 第33-41页 |
| 3.3.1 时域插值重采样 | 第33-35页 |
| 3.3.2 麦克风阵列基本模型 | 第35-40页 |
| 3.3.3 基于传播因子的多普勒畸变矫正方法 | 第40-41页 |
| 3.4 仿真信号分析 | 第41-44页 |
| 3.5 实验信号分析 | 第44-47页 |
| 3.5.1 外圈故障的轴承声学信号处理 | 第44-46页 |
| 3.5.2 内圈故障的轴承声学信号处理 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 轴承振动信号特征提取研究 | 第49-59页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 故障信号的特征提取 | 第49-50页 |
| 4.3 基础理论 | 第50-54页 |
| 4.3.1 时变奇异值分解基本方法 | 第50-53页 |
| 4.3.2 TSVS性质仿真分析 | 第53-54页 |
| 4.4 算法流程 | 第54-55页 |
| 4.5 仿真信号分析 | 第55-56页 |
| 4.6 实验信号分析 | 第56-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 全文内容总结 | 第59页 |
| 5.2 进一步研究与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第71页 |
