基于油液分析的齿轮磨损状态识别及故障预测
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究动态 | 第12-17页 |
| 1.3.1 油液分析技术研究动态 | 第12-14页 |
| 1.3.2 油液性能对磨损的影响 | 第14-15页 |
| 1.3.3 润滑状态对磨损的影响研究 | 第15-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 齿轮磨损机理与常见故障 | 第19-33页 |
| 2.1 摩擦磨损理论 | 第19-25页 |
| 2.1.1 摩擦理论 | 第19-22页 |
| 2.1.2 磨损理论 | 第22-25页 |
| 2.2 齿轮常见故障分析 | 第25-26页 |
| 2.3 油液分析常用技术 | 第26-31页 |
| 2.3.1 理化指标分析技术 | 第26-29页 |
| 2.3.2 铁谱分析技术 | 第29-30页 |
| 2.3.3 光谱分析技术 | 第30-31页 |
| 2.4 小结 | 第31-33页 |
| 第三章 齿轮磨损状态识别方法研究 | 第33-63页 |
| 3.1 铁谱数据的采集 | 第33-34页 |
| 3.2 基于铁谱定性分析的齿轮磨损状态识别 | 第34-46页 |
| 3.2.1 磨粒的特征识别 | 第34-36页 |
| 3.2.2 铁谱图像的预处理 | 第36-42页 |
| 3.2.3 齿轮磨损状态的识别 | 第42-46页 |
| 3.3 基于铁谱定量分析的齿轮磨损状态识别 | 第46-55页 |
| 3.3.1 铁谱定量分析参数 | 第46-47页 |
| 3.3.2 铁谱定量分析参数的获取 | 第47-48页 |
| 3.3.3 铁谱定量分析参数正态分布检验 | 第48-52页 |
| 3.3.4 齿轮磨损状态的识别 | 第52-55页 |
| 3.4 基于形式磨损指数的齿轮磨损状态识别 | 第55-61页 |
| 3.4.1 形式磨损指数的计算 | 第55-56页 |
| 3.4.2 形式磨损指数定量评估流程 | 第56-57页 |
| 3.4.3 齿轮磨损状态的识别 | 第57-61页 |
| 3.5 小结 | 第61-63页 |
| 第四章 基于偏最小二乘回归分析的齿轮故障预测 | 第63-77页 |
| 4.1 偏最小二乘回归分析简介 | 第63-64页 |
| 4.2 偏最小二乘回归分析建模方法 | 第64页 |
| 4.3 偏最小二乘回归的算法步骤 | 第64-69页 |
| 4.4 齿轮故障预测结果分析 | 第69-75页 |
| 4.5 小结 | 第75-77页 |
| 第五章 齿轮箱润滑油承载与抗磨性能试验研究 | 第77-93页 |
| 5.1 试验台简介 | 第77-80页 |
| 5.1.1 齿轮箱试验台简介 | 第77-78页 |
| 5.1.2 四球机简介 | 第78-80页 |
| 5.2 粘度随温度变化的研究 | 第80-81页 |
| 5.3 齿轮接触力的计算 | 第81-83页 |
| 5.4 润滑油承载性能分析 | 第83-86页 |
| 5.5 润滑油抗磨性能分析 | 第86-88页 |
| 5.6 基于摩擦系数的齿轮润滑状态识别 | 第88-92页 |
| 5.6.1 承载性能润滑状态识别 | 第88-91页 |
| 5.6.2 抗磨性能润滑状态识别 | 第91-92页 |
| 5.7 小结 | 第92-93页 |
| 第六章 结论与展望 | 第93-95页 |
| 6.1 工作总结 | 第93页 |
| 6.2 主要结论 | 第93-94页 |
| 6.3 研究展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第101-103页 |
| 附录A：四球机补偿线上校正负荷表 | 第103页 |
