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船用柴油机典型故障分析与诊断技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 柴油机故障诊断方法与研究现状第13-19页
        1.2.1 柴油机故障诊断方法第13-15页
        1.2.2 国外柴油机故障诊断研究现状第15-17页
        1.2.3 国内柴油机故障诊断研究现状第17-19页
    1.3 柴油机故障诊断存在的问题及发展趋势第19-21页
    1.4 主要研究内容第21-24页
第2章 柴油机典型故障模式分析第24-36页
    2.1 引言第24页
    2.2 故障模式及影响分析法简介第24-25页
    2.3 柴油机的基本工作原理及其组成第25-28页
        2.3.1 柴油机工作原理第25-26页
        2.3.2 增压柴油机的基本组成第26-28页
    2.4 柴油机常见故障分析第28-35页
        2.4.1 冷却系统第29-30页
        2.4.2 配气系统第30-32页
        2.4.3 燃油系统第32-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第3章 柴油机典型故障特征分析第36-64页
    3.1 引言第36页
    3.2 柴油机数学模型第36-45页
        3.2.1 平均值建模方法概述第36-37页
        3.2.2 空气滤清器模型第37页
        3.2.3 增压器模型第37-41页
        3.2.4 中冷器模型第41-42页
        3.2.5 柴油机本体模型第42-44页
        3.2.6 调速控制系统模型第44-45页
    3.3 柴油机仿真模型及其验证第45-46页
    3.4 故障的模拟第46-63页
        3.4.1 故障模拟的原理第46页
        3.4.2 故障的植入规则及特征参数的确定第46-47页
        3.4.3 空气滤清器污阻第47-50页
        3.4.4 中冷器气侧污阻第50-54页
        3.4.5 中冷器水侧积垢第54-57页
        3.4.6 增压器故障第57-59页
        3.4.7 涡轮保护格栅堵塞第59-63页
    3.5 本章小结第63-64页
第4章 柴油机故障诊断技术研究第64-80页
    4.1 引言第64页
    4.2 柴油机故障诊断原理第64-66页
    4.3 柴油机故障诊断第66-76页
        4.3.1 基于概率神经网络的故障诊断第66-71页
        4.3.2 基于PCA的概率神经网络故障诊断第71-75页
        4.3.3 基于PNN和基于PCA的PNN诊断效果比较第75-76页
    4.4 基于灰色理论的故障预测第76-79页
    4.5 本章小结第79-80页
第5章 柴油机典型故障诊断软件第80-90页
    5.1 引言第80页
    5.2 柴油机典型故障诊断软件总体设计第80-85页
        5.2.1 诊断软件人机交互前面板第81-83页
        5.2.2 诊断软件程序面板第83-85页
    5.3 故障诊断实例第85-88页
        5.3.1 正常运行第85-86页
        5.3.2 增压器故障诊断第86-87页
        5.3.3 故障预测第87-88页
    5.4 本章小结第88-90页
结论第90-92页
参考文献第92-100页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第100-102页
致谢第102页

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