| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 机电设备实时状态监测研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 机电设备故障诊断研究现状 | 第11页 |
| 1.3 课题研究目的和研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-14页 |
| 第2章 全液压钻机故障机理分析和诊断策略 | 第14-23页 |
| 2.1 全液压钻机的工作原理 | 第14-15页 |
| 2.2 钻机液压系统故障模式与机理分析 | 第15-17页 |
| 2.2.1 液压系统故障模式分析 | 第15-16页 |
| 2.2.2 液压系统故障机理 | 第16-17页 |
| 2.3 减速器故障分析 | 第17-19页 |
| 2.3.1 减速器故障类型 | 第17-18页 |
| 2.3.2 减速器故障振动机理 | 第18-19页 |
| 2.4 全液压钻机故障诊断策略 | 第19-22页 |
| 2.4.1 钻机多参数提取方案 | 第19-21页 |
| 2.4.2 钻机多传感器数据融合故障诊断方法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于MEMS加速度计的振动测量节点 | 第23-45页 |
| 3.1 振动测量系统整体设计 | 第23页 |
| 3.2 振动测量节点硬件设计 | 第23-36页 |
| 3.2.1 精密MEMS加速度计 | 第24-26页 |
| 3.2.2 振动数据采集模块硬件电路设计 | 第26-28页 |
| 3.2.3 锂电池电源电路设计 | 第28-31页 |
| 3.2.4 精密I/V变换电路设计 | 第31-32页 |
| 3.2.5 嵌入式微处理器的选择 | 第32-33页 |
| 3.2.6 无线通信射频电路 | 第33-35页 |
| 3.2.7 大容量数据存储系统 | 第35-36页 |
| 3.3 振动测量系统软件设计 | 第36-44页 |
| 3.3.1 系统软件整体设计 | 第36-38页 |
| 3.3.2 多路ADC高速DMA采集方法 | 第38-39页 |
| 3.3.3 环形缓冲区实现 | 第39-42页 |
| 3.3.4 无线通信在振动监测中的应用研究 | 第42-43页 |
| 3.3.5 双向报文时间同步TPSN | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于RS-SVM数据融合的钻机故障诊断方法 | 第45-67页 |
| 4.1 RS-SVM算法整体流程 | 第45-46页 |
| 4.2 基于小波包分析的振动信号特征向量提取 | 第46-55页 |
| 4.2.1 小波分析 | 第46-47页 |
| 4.2.2 多分辨率分析 | 第47-49页 |
| 4.2.3 小波包分析 | 第49-50页 |
| 4.2.4 钻机故障信号的小波包降噪 | 第50-51页 |
| 4.2.5 故障信号特征向量提取 | 第51-52页 |
| 4.2.6 模拟信号特征向量提取仿真 | 第52-55页 |
| 4.3 粗糙集属性约简 | 第55-59页 |
| 4.3.1 知识和不可分辨关系 | 第56-57页 |
| 4.3.2 RS属性约简 | 第57-58页 |
| 4.3.3 基于ROSETTA的决策表属性约简 | 第58-59页 |
| 4.4 SVM基础理论 | 第59-66页 |
| 4.4.1 统计学习理论 | 第59-62页 |
| 4.4.2 最优超平面 | 第62-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 RS-SVM数据融合方法在钻机故障诊断中的应用 | 第67-92页 |
| 5.1 实验设备介绍 | 第67-71页 |
| 5.2 振动测量节点标定实验 | 第71-75页 |
| 5.2.1 振动标定实验基本原理 | 第71-73页 |
| 5.2.2 振动标定实验结果分析 | 第73-75页 |
| 5.3 钻机故障模拟实验 | 第75-79页 |
| 5.3.1 钻机故障模拟实验基本原理 | 第75-78页 |
| 5.3.2 钻机模拟故障诊断实验流程 | 第78-79页 |
| 5.4 实验数据分析 | 第79-91页 |
| 5.4.1 钻机多参数采集 | 第79-83页 |
| 5.4.2 小波包去噪 | 第83-85页 |
| 5.4.3 故障信号小波包特征向量提取 | 第85-87页 |
| 5.4.4 RS属性约简 | 第87-88页 |
| 5.4.5 SVM故障分类决策 | 第88-91页 |
| 5.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 结论 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-97页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 | 第97页 |