基于盲分离的空调机组故障振声诊断研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-33页 |
| ·空调机组使用中的关键问题 | 第12-13页 |
| ·本课题研究的意义和目的 | 第13-17页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第17-29页 |
| ·故障诊断技术研究进展 | 第17-19页 |
| ·振动诊断技术的研究进展 | 第19-23页 |
| ·声学诊断的研究进展 | 第23-25页 |
| ·盲信号处理技术的发展现状 | 第25-29页 |
| ·课题背景和主要内容 | 第29-33页 |
| 第二章 盲源信号分离的基本理论 | 第33-54页 |
| ·信号的盲处理 | 第33-42页 |
| ·随机信号的统计独立 | 第35-37页 |
| ·分离准则 | 第37-39页 |
| ·自适应盲分离网络 | 第39-42页 |
| ·基于二阶统计量的盲分离 | 第42-44页 |
| ·卷积混合的盲分离 | 第44-48页 |
| ·非线性混合的的盲分离 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 空调机组多故障特征的盲提取模型 | 第54-75页 |
| ·非平稳信号的盲分离算法 | 第54-57页 |
| ·振动信号的改进盲解卷算法 | 第57-62页 |
| ·非线性盲分离网络 | 第62-70页 |
| ·多故障的盲提取算法 | 第70-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第四章 基于盲解卷的螺杆机组振动诊断 | 第75-93页 |
| ·两个故障源的盲分离实验 | 第76-80页 |
| ·多故障源的盲分离实验 | 第80-84页 |
| ·螺杆压缩机组的振动故障诊断 | 第84-92页 |
| ·确定测试参数 | 第85-86页 |
| ·选择传感器 | 第86-87页 |
| ·确定测点 | 第87-88页 |
| ·诊断过程和结果 | 第88-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 基于非线性盲分离的风机声学诊断 | 第93-111页 |
| ·振动特性和声辐射特性 | 第94-97页 |
| ·声学诊断的实验研究 | 第97-101页 |
| ·风机故障的声学诊断 | 第101-110页 |
| ·噪声数据的测量 | 第102-104页 |
| ·冷却塔噪声源初步分析 | 第104-107页 |
| ·声信号的非线性分离 | 第107-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第六章 大空间设备群的振声综合诊断 | 第111-123页 |
| ·空调机房设备群的声源盲分离 | 第112-116页 |
| ·热泵机组的振动分析 | 第116-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 第七章 结论与展望 | 第123-125页 |
| ·结论 | 第123-124页 |
| ·展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-135页 |
| 附录A 改进的二阶统计量盲分离算法程序 | 第135-138页 |
| 在学研究成果 | 第138-141页 |
| 致谢 | 第141页 |
