| 摘要 | 第2-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 采棉机简介及其发展状况 | 第8-9页 |
| 1.2.1 采棉机简介 | 第8页 |
| 1.2.2 采棉头液压驱动系统的简介及发展趋势 | 第8-9页 |
| 1.3 液压系统故障诊断技术 | 第9-12页 |
| 1.3.1 液压系统故障诊断技术的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 液压系统故障诊断主要方法及发展方向 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及其章节分布 | 第12-14页 |
| 第2章 采棉头液压驱动系统及其故障分析 | 第14-25页 |
| 2.1 新型摘锭式采棉机液压系统实验平台介绍 | 第14-16页 |
| 2.2 采棉头液压驱动系统的故障机理与特性分析 | 第16-19页 |
| 2.3 采棉头液压系统的模型参数与故障特性之间的关系 | 第19-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于AMESim的采棉头液压系统建模以及故障仿真 | 第25-41页 |
| 3.1 液压系统建模与系统动态仿真的方法 | 第25-27页 |
| 3.1.1 仿真软件AMESim的介绍 | 第25-26页 |
| 3.1.2 仿真软件AMESim在液压系统中的应用 | 第26-27页 |
| 3.2 基于AMESim的采棉头液压驱动系统建模仿真 | 第27-30页 |
| 3.2.1 采棉头液压系统及关键元件的建模 | 第27-29页 |
| 3.2.2 采棉头液压驱动系统仿真模型的参数设置 | 第29-30页 |
| 3.3 基于AMESim的采棉头液压驱动系统故障特征参数的提取 | 第30-39页 |
| 3.3.1 采棉头液压驱动系统故障特征参数的选取 | 第31-32页 |
| 3.3.2 采棉头液压驱动系统故障仿真与结果分析 | 第32-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 CS-SVM在采棉头液压驱动系统故障诊断中的应用 | 第41-52页 |
| 4.1 支持向量机——SVM | 第41-45页 |
| 4.1.1 支持向量机理论 | 第41-44页 |
| 4.1.2 SVM多分类方法 | 第44-45页 |
| 4.2 基于布谷鸟算法优化的支持向量机 | 第45-48页 |
| 4.2.1 布谷鸟搜索算法(CS) | 第46-47页 |
| 4.2.2 CS优化SVM参数 | 第47页 |
| 4.2.3 优化的支持向量机故障分类方法 | 第47-48页 |
| 4.3 CS-SVM在采棉头液压驱动系统故障诊断中的应用 | 第48-51页 |
| 4.3.1 故障特征样本的选取 | 第49页 |
| 4.3.2 故障诊断模型的构建 | 第49页 |
| 4.3.3 CS-SVM与其他诊断方法在采棉头液压驱动系统故障诊断中的对比 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 采棉头液压驱动系统故障预防对策与方法 | 第52-57页 |
| 5.1 控制液压油的黏度 | 第52-54页 |
| 5.1.1 液压油的正确选用 | 第52-53页 |
| 5.1.2 液压油工作油温的控制 | 第53-54页 |
| 5.2 控制系统缝隙泄漏 | 第54-55页 |
| 5.2.1 密封元件的选用和装配 | 第54页 |
| 5.2.2 降低元件缝隙磨损 | 第54-55页 |
| 5.3 预防液压管路泄漏 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 结论 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 在读期间发表论文清单 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
