| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 往复式机械故障检测与诊断的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国内外发展现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 存在问题及发展方向 | 第15-16页 |
| 1.3 本论文的主要工作 | 第16-19页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 论文的章节安排 | 第16-19页 |
| 第二章 隔膜泵和机械故障检测基本方法的介绍 | 第19-29页 |
| 2.1 往复式活塞隔膜泵的结构及运行原理 | 第19-22页 |
| 2.1.1 往复式活塞隔膜泵的结构 | 第19-20页 |
| 2.1.2 往复式活塞隔膜泵的运行原理 | 第20-21页 |
| 2.1.3 往复式活塞隔膜泵的运行时故障信号特点 | 第21页 |
| 2.1.4 SCADA系统对往复式活塞隔膜泵的运行监控 | 第21-22页 |
| 2.2 基于振动信号处理的故障检测的方法简介 | 第22-27页 |
| 2.2.1 傅立叶变换分析 | 第23-24页 |
| 2.2.2 倒频谱分析 | 第24页 |
| 2.2.3 Wigner-Ville分布 | 第24-25页 |
| 2.2.4 小波变换 | 第25-26页 |
| 2.2.5 小波包分解 | 第26-27页 |
| 2.2.6 Hilbert-Huang变换 | 第27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于KPCA的往复式活塞隔膜泵磨损的故障检测 | 第29-39页 |
| 3.1 主成分分析算法 | 第29-32页 |
| 3.1.1 主成分分析的基本原理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 主成分分析的具体步骤 | 第30-31页 |
| 3.1.3 主成分分析在故障检测中应用 | 第31-32页 |
| 3.2 核主元分析方法 | 第32-33页 |
| 3.2.1 核函数 | 第32页 |
| 3.2.2 核主元分析 | 第32-33页 |
| 3.3 基于KPCA的故障检测策略 | 第33-34页 |
| 3.3.1 故障检测模型的建立 | 第33-34页 |
| 3.3.2 故障源的辨识 | 第34页 |
| 3.4 仿真验证 | 第34-37页 |
| 3.5 结论 | 第37-39页 |
| 第四章 基于局部模型的独立元子空间故障检测方法 | 第39-53页 |
| 4.1 独立元分析分析算法 | 第39-41页 |
| 4.1.1 独立主元分析的基本原理 | 第40页 |
| 4.1.2 独立主元分析算法 | 第40-41页 |
| 4.2 局部最小二乘支持向量机回归建模方法 | 第41-42页 |
| 4.3 独立元子空间(ICSM)算法 | 第42-44页 |
| 4.4 基于ICA-PCA的故障检测模型 | 第44-45页 |
| 4.5 基于局部LSSVR模型的独立元子空间在线故障检测 | 第45-46页 |
| 4.6 仿真研究 | 第46-50页 |
| 4.7 结论 | 第50-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 工作总结 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录A | 第63-65页 |
| 附录B | 第65页 |
