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流体动压型机械密封端面状态监测及健康评估

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第13-29页
    1.1 课题的背景及意义第13-14页
    1.2 课题的研究现状第14-26页
        1.2.1 密封端面参数测量第15-17页
        1.2.2 信号处理技术第17-21页
        1.2.3 模式识别技术第21-25页
        1.2.4 决策级融合技术第25-26页
    1.3 课题的技术难点第26-27页
    1.4 本文主要内容第27-29页
第2章 密封端面状态监测试验第29-39页
    2.1 密封的工作机理第29-32页
        2.1.1 密封的基本结构第29-30页
        2.1.2 密封的流体动压效应第30-31页
        2.1.3 可行性分析第31-32页
    2.2 密封端面状态监测试验第32-38页
        2.2.1 监测信号确定第32-33页
        2.2.2 传感器选型及安装第33-36页
        2.2.3 试验方案第36-38页
    2.3 本章小结第38-39页
第3章 试验信号基本特性分析第39-50页
    3.1 电涡流信号分析第39-43页
        3.1.1 信号预处理第39-40页
        3.1.2 密封开启过程的膜厚变化分析第40-41页
        3.1.3 密封工作中的膜厚变化分析第41-43页
    3.2 声发射信号分析第43-47页
        3.2.1 密封开启过程的声发射变化分析第43-45页
        3.2.2 设备空转时的声发射变化分析第45-46页
        3.2.3 密封工作中的声发射变化分析第46-47页
    3.3 振动信号分析第47-48页
    3.4 本章小结第48-50页
第4章 密封开启转速检测第50-74页
    4.1 GPF算法原理第50-57页
        4.1.1 PF原理概述第50-53页
        4.1.2 GPF原理步骤第53-55页
        4.1.3 GPF算法仿真第55-57页
    4.2 LS-SVM算法原理第57-62页
        4.2.1 统计学习理论第57-58页
        4.2.2 SVM原理概述第58-61页
        4.2.3 LS-SVM原理概述第61-62页
    4.3 密封开启转速检测第62-72页
        4.3.1 GPF信号降噪第63-65页
        4.3.2 端面摩擦状态特征提取第65-69页
        4.3.3 基于LS-SVM的端面摩擦状态建模第69-71页
        4.3.4 密封开启转速检测第71-72页
    4.4 本章小结第72-74页
第5章 密封膜稳定性检测第74-97页
    5.1 PS-FastICA算法原理第74-81页
        5.1.1 ICA基本模型第74-75页
        5.1.2 FastICA原理概述第75-77页
        5.1.3 PS-FastICA原理步骤第77-78页
        5.1.4 PS-FastICA算法仿真第78-81页
    5.2 SVDD-Neg算法原理第81-85页
        5.2.1 SVDD原理概述第81-83页
        5.2.2 SVDD-Neg原理概述第83-84页
        5.2.3 SVDD-Neg算法仿真第84-85页
    5.3 密封膜稳定性检测第85-95页
        5.3.1 PS-FastICA弱信号提取第85-88页
        5.3.2 膜稳定状态特征提取第88-92页
        5.3.3 基于SVDD-Neg的膜稳定状态建模第92-94页
        5.3.4 密封膜稳定性检测第94-95页
    5.4 本章小结第95-97页
第6章 密封端面健康状态评估第97-113页
    6.1 D-S证据理论方法及改进第97-102页
        6.1.1 D-S证据理论方法介绍第97-99页
        6.1.2 D-S证据理论存在问题第99-100页
        6.1.3 改进的D-S证据融合规则第100-102页
    6.2 密封端面健康状态评估第102-112页
        6.2.1 密封的端面磨损形式及健康状态分类第102-103页
        6.2.2 密封端面健康状态特征提取第103-107页
        6.2.3 密封端面健康状态评估建模第107-108页
        6.2.4 基于改进D-S融合规则的决策级融合第108-112页
    6.3 本章小结第112-113页
结论第113-117页
    1 总结第113-114页
    2 主要创新点第114-115页
    3 研究展望第115-117页
致谢第117-118页
参考文献第118-131页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第131页

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