| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·论文选题的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·设备故障诊断技术概述 | 第11-14页 |
| ·国内外发展现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 罗茨风机信号分析方法和开发工具概述 | 第17-34页 |
| ·小波及小波包分析理论 | 第17-22页 |
| ·连续小波变换 | 第17页 |
| ·离散小波变换 | 第17-20页 |
| ·小波包变换 | 第20-22页 |
| ·希尔伯特_黄理论简介 | 第22-25页 |
| ·EMD 理论 | 第23-24页 |
| ·Hilbert 谱 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络故障识别方法 | 第25-31页 |
| ·BP 神经网络 | 第26-29页 |
| ·RBF 网络及其学习算法 | 第29-31页 |
| ·MATLAB 在故障诊断中应用 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 罗茨风机及其信号采集 | 第34-42页 |
| ·罗茨风机简介 | 第34-35页 |
| ·罗茨风机结构及工作原理 | 第34页 |
| ·罗茨风机常见故障 | 第34-35页 |
| ·罗茨风机信号采集 | 第35-39页 |
| ·测试系统组成 | 第35-37页 |
| ·测试系统的测点布置 | 第37-39页 |
| ·信号采集软硬件系统操作步骤 | 第39-41页 |
| ·硬件系统的连接和相关的设置 | 第39-40页 |
| ·测试采集数据时对软件的设置和操作 | 第40页 |
| ·测试采集数据时对硬件的操作 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 罗茨风机信号处理和分析软件 | 第42-59页 |
| ·罗茨风机信号处理和分析软件总体结构 | 第42-43页 |
| ·数据处理 | 第43-46页 |
| ·文件格式转换 | 第43-44页 |
| ·数据预处理 | 第44-46页 |
| ·数据分析 | 第46-57页 |
| ·信号的时域分析 | 第46-47页 |
| ·信号的幅域分析 | 第47页 |
| ·信号的频域分析 | 第47-49页 |
| ·轴心轨迹（X-Y 图） | 第49-50页 |
| ·小波分析 | 第50页 |
| ·HHT 分析 | 第50-52页 |
| ·包络分析 | 第52-53页 |
| ·共振解调分析法 | 第53-54页 |
| ·小波分析和EMD 分解在三叶罗茨风机动静碰摩故障特征提取中的应用研究 | 第54-57页 |
| ·信号分析软件编译成独立可执行文件 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 150 型罗茨风机碰摩故障诊断模型 | 第59-67页 |
| ·小波神经网络在故障诊断中的应用 | 第59-60页 |
| ·小波神经网络定义 | 第59页 |
| ·小波包分频带能量值 | 第59-60页 |
| ·神经网络样本的确定 | 第60-62页 |
| ·BP 神经网络参数的确定 | 第62-64页 |
| ·BP 神经网络的训练和测试 | 第64-66页 |
| ·150 型罗茨风机碰摩故障诊断模型界面 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |