基于改进动物迁徙算法的滚动轴承预防性维护研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第9页 |
| 1.2 滚动轴承障诊断概述 | 第9-13页 |
| 1.2.1 滚动轴承状态监测的发展过程 | 第10页 |
| 1.2.2 滚动轴承基本失效形式 | 第10页 |
| 1.2.3 滚动轴承故障信息获取 | 第10-11页 |
| 1.2.4 滚动轴承振动原理 | 第11页 |
| 1.2.5 滚动轴承振动信号特征 | 第11-13页 |
| 1.3 振动信号提取 | 第13-14页 |
| 1.3.1 传感器 | 第13页 |
| 1.3.2 PLC采集站 | 第13-14页 |
| 1.4 轴承故障信号特征提取与分析 | 第14-16页 |
| 1.4.1 平稳信号处理方法 | 第14-15页 |
| 1.4.2 非平稳信号处理方法 | 第15-16页 |
| 1.5 智能信号分析方法 | 第16-19页 |
| 1.5.1 动物迁徙算法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.5.2 人工鱼群算法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.6 本课题的研究意义及主要内容 | 第19-21页 |
| 1.6.1 研究意义 | 第19-20页 |
| 1.6.2 主要内容 | 第20-21页 |
| 2 基于改进动物迁徙算法训练预测模型 | 第21-25页 |
| 2.1 对人工鱼群步长的分析和改进 | 第21-22页 |
| 2.2 人工鱼群觅食行为的优化 | 第22页 |
| 2.3 改进的动物迁徙方法 | 第22页 |
| 2.4 问题求解 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 特征向量为包络样本熵的改进动物迁徙算法 | 第25-30页 |
| 3.1 样本熵的定义 | 第25-26页 |
| 3.2 峭度的定义 | 第26-27页 |
| 3.3 故障诊断 | 第27-29页 |
| 3.3.1 提取条件 | 第27页 |
| 3.3.2 算法特点 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 烟草机械滚动轴承故障预防维护中的应用 | 第30-49页 |
| 4.1 振动信号数据获取 | 第30-31页 |
| 4.2 采集点选择策略 | 第31-33页 |
| 4.3 核心模块选择 | 第33-34页 |
| 4.3.1 传感器选取 | 第33页 |
| 4.3.2 PLC采集站选取 | 第33-34页 |
| 4.4 项目安装 | 第34-38页 |
| 4.4.1 现场传感器安装位置 | 第34-36页 |
| 4.4.2 现场部分测点走线举例 | 第36-38页 |
| 4.5 改进动物迁徙算法在小样本中的应用 | 第38-43页 |
| 4.6 不同算法对于轴承故障分析的对比 | 第43-46页 |
| 4.7 改进动物迁徙算法在烟草机械大数据中的应用 | 第46-48页 |
| 4.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 结论与展望 | 第49-50页 |
| 5.1 结论 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录A 计算中运用到的程序 | 第53-66页 |
| 附录B 平台部分页面展示 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
