基于极大联合熵相空间重构和RQA的轴承故障诊断
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·机械故障诊断的意义 | 第10-11页 |
| ·机械故障诊断的研究现状和发展趋势 | 第11-12页 |
| ·机械故障诊断的研究现状 | 第11页 |
| ·机械故障诊断的发展趋势 | 第11-12页 |
| ·故障诊断的基本过程 | 第12-13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 机械设备故障形式及诊断方法 | 第15-21页 |
| ·常见振动故障 | 第15-17页 |
| ·齿轮的主要故障 | 第15页 |
| ·滚动轴承的主要故障 | 第15-16页 |
| ·齿轮箱轴主要故障 | 第16-17页 |
| ·故障频率计算 | 第17-18页 |
| ·齿轮故障振动频率 | 第17页 |
| ·滚动轴承振动频率 | 第17-18页 |
| ·转轴故障振动频率 | 第18页 |
| ·传统故障诊断方法 | 第18-20页 |
| ·时域分析法 | 第18-19页 |
| ·频域分析法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 混沌时间序列的相空间重构 | 第21-35页 |
| ·Takens 定理 | 第21-22页 |
| ·基于符号分析的极大联合熵延迟时间求取方法 | 第22-25页 |
| ·最佳延迟时间的极大联合熵准则 | 第22-23页 |
| ·符号分析法求取极大联合熵 | 第23-25页 |
| ·CAO 方法求取最佳嵌入维数 | 第25-26页 |
| ·数值验证 | 第26-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 递归图定量分析技术和模糊聚类方法研究 | 第35-44页 |
| ·递归图 | 第35-37页 |
| ·递归图参数的选取 | 第37-38页 |
| ·递归定量分析 | 第38-39页 |
| ·模糊聚类理论 | 第39-43页 |
| ·模糊聚类算法 | 第39-40页 |
| ·聚类效果检验 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 轴承故障诊断实验分析及应用 | 第44-67页 |
| ·滚动轴承故障诊断实验数据 | 第44页 |
| ·不同程度损伤轴承故障诊断 | 第44-54页 |
| ·轴承振动信号的相空间重构 | 第46-49页 |
| ·递归图定性分析故障类型 | 第49-50页 |
| ·递归图定量分析提取故障特征信号 | 第50-51页 |
| ·GG 聚类故障识别 | 第51-54页 |
| ·不同部位的轴承故障诊断 | 第54-61页 |
| ·故障诊断方法在 1580SP 轧机上的应用 | 第61-66页 |
| ·1580SP 轧机的结构 | 第61-62页 |
| ·传动系统主要部件参数 | 第62-63页 |
| ·传统方法分析 | 第63-64页 |
| ·递归图定性分析 | 第64-65页 |
| ·RQA 定量分析和 GG 模糊聚类 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
