基于小波分析的矿渣立磨减速机故障诊断技术
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 齿轮箱故障诊断的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 小波分析在齿轮箱故障诊断中的应用现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 齿轮箱的故障机理与频域特征 | 第15-23页 |
| 2.1 矿渣立磨结构 | 第15页 |
| 2.2 齿轮箱的故障机理及特征 | 第15-18页 |
| 2.2.1 齿轮故障 | 第15-16页 |
| 2.2.2 滚动轴承故障 | 第16-17页 |
| 2.2.3 轴的故障 | 第17-18页 |
| 2.3 齿轮箱系统数学模型 | 第18-19页 |
| 2.3.1 齿轮的力学模型 | 第18页 |
| 2.3.2 幅值调制和频率调制 | 第18-19页 |
| 2.4 齿轮箱特征频率 | 第19-21页 |
| 2.5 常见故障的频谱表现 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 小波包多尺度分解及其应用 | 第23-39页 |
| 3.1 小波滤波器频域特性 | 第23-27页 |
| 3.2 小波基的选择 | 第27-32页 |
| 3.2.1 db45小波的选择 | 第27页 |
| 3.2.2 db45小波的仿真验证 | 第27-32页 |
| 3.3 小波包多尺度分解 | 第32-37页 |
| 3.3.1 分解层数的确定 | 第33-34页 |
| 3.3.2 节点频率顺序的确定 | 第34-35页 |
| 3.3.3 小波包八层分解的误差分析 | 第35-37页 |
| 3.4 小波包多尺度分解的应用 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 减速机故障特征提取 | 第39-52页 |
| 4.1 矿渣立磨振动监控系统 | 第39-41页 |
| 4.1.1 系统软硬件 | 第40页 |
| 4.1.2 测点的选择 | 第40-41页 |
| 4.2 减速机内部结构和参数 | 第41页 |
| 4.3 滚动轴承的故障诊断特征提取 | 第41-46页 |
| 4.4 齿轮的故障诊断特征提取 | 第46-50页 |
| 4.4.1 啮合频率的提取 | 第47-48页 |
| 4.4.2 边频带的检测 | 第48-50页 |
| 4.5 轴的故障诊断特征提取 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 实例验证 | 第52-62页 |
| 5.1 正常运行情况下信号验证 | 第52-55页 |
| 5.2 齿轮点蚀情况下信号验证 | 第55-59页 |
| 5.3 入料湿度大情况下信号验证 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68-69页 |
