基于虚拟仪器的齿轮箱故障诊断的试验平台开发
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题意义及研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外齿轮箱故障诊断技术发展现状及趋势 | 第12-13页 |
| ·虚拟仪器与 Labview 的发展及研究现状 | 第13-18页 |
| ·虚拟仪器概述 | 第13-15页 |
| ·Labview 语言简介 | 第15-16页 |
| ·Labview 的优势和意义 | 第16-17页 |
| ·Labview 的应用与发展 | 第17-18页 |
| ·课题来源与问题提出 | 第18-19页 |
| ·本论文的研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 信号处理与特征提取技术 | 第20-29页 |
| ·时域分析 | 第20-22页 |
| ·频域分析 | 第22-24页 |
| ·傅里叶变换 | 第23页 |
| ·自功率谱分析 | 第23-24页 |
| ·小波分析 | 第24-25页 |
| ·小波及小波包分析原理 | 第24-25页 |
| ·基于非线性流形学习的特征提取技术 | 第25-28页 |
| ·流形学习原理和应用 | 第26页 |
| ·局部切空间排列算法原理 | 第26-27页 |
| ·扩散映射算法原理 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 测试平台的总体方案设计 | 第29-40页 |
| ·测试平台总体功能目标 | 第29页 |
| ·测试平台的总体设计方案 | 第29-30页 |
| ·测试系统的硬件构建 | 第30-37页 |
| ·齿轮箱测试实验台 | 第31-32页 |
| ·传感器 | 第32-34页 |
| ·信号的调理 | 第34-35页 |
| ·数据采集卡 | 第35-37页 |
| ·操作平台 | 第37页 |
| ·实验平台的软件设计 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 数据采集模块的设计 | 第40-49页 |
| ·数据采集理论 | 第40-42页 |
| ·Labview 数据采集 | 第40-41页 |
| ·Labview 数据采集的参数设置 | 第41-42页 |
| ·数据采集模块的实现 | 第42-48页 |
| ·程序流程图 | 第42-43页 |
| ·数据的采集及显示 | 第43-47页 |
| ·数据的保存 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 数据处理与故障诊断模块的设计 | 第49-72页 |
| ·Labview 关键技术在各模块中的应用 | 第49-56页 |
| ·在线处理 | 第49-52页 |
| ·离线处理 | 第52-55页 |
| ·故障诊断 | 第55-56页 |
| ·数据处理模块的实现 | 第56-66页 |
| ·数字滤波 | 第56-58页 |
| ·时域分析 | 第58-59页 |
| ·直方图分析 | 第59-60页 |
| ·自相关分析 | 第60-61页 |
| ·频谱分析 | 第61-62页 |
| ·功率谱分析 | 第62-63页 |
| ·小波包分析 | 第63-64页 |
| ·流形学习 | 第64-66页 |
| ·故障诊断模块的实现 | 第66-71页 |
| ·支持向量机原理及应用 | 第66-68页 |
| ·基于支持向量机的故障诊断模块的实现 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 实验验证 | 第72-82页 |
| ·测试试验对象 | 第72-73页 |
| ·诊断实例 | 第73-75页 |
| ·信号测点的布置 | 第73页 |
| ·故障模拟 | 第73-74页 |
| ·信号的采集与保存 | 第74-75页 |
| ·信号分析及诊断 | 第75-81页 |
| ·振动信号时频和频域域分析 | 第75-76页 |
| ·基于小波包分析的振动信号特征提取与故障诊断 | 第76-78页 |
| ·基于时域-流形学习的能量信号特征提取和故障诊断 | 第78-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 第七章 总结与展望 | 第82-84页 |
| ·总结 | 第82页 |
| ·展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 附件 | 第90页 |
