旋转机械轴心轨迹的理论计算、提纯和自动识别研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·国内外旋转机械轴心轨迹的研究现状 | 第12-16页 |
| ·轴心轨迹的理论计算 | 第12-13页 |
| ·轴心轨迹的提纯 | 第13-15页 |
| ·轴心轨迹的识别 | 第15-16页 |
| ·课题提出的意义 | 第16-17页 |
| ·课题的研究内容与研究方法 | 第17-19页 |
| 第2章 轴心轨迹的理论计算 | 第19-29页 |
| ·滑动轴承的油膜压力分布 | 第19-23页 |
| ·雷诺方程 | 第19-20页 |
| ·无限宽轴承理论压力分布 | 第20-21页 |
| ·短轴承理论压力分布 | 第21-22页 |
| ·有限宽轴承压力分布 | 第22-23页 |
| ·转子系统运动微分方程 | 第23-28页 |
| ·运动方程 | 第23-24页 |
| ·轴承油膜力 | 第24-26页 |
| ·计算结果分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 轴心轨迹的提纯 | 第29-43页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·小波分析的相关理论 | 第30-32页 |
| ·小波分析的定义 | 第30-31页 |
| ·连续小波变换 | 第31页 |
| ·正交小波变换快速算法 | 第31-32页 |
| ·小波和小波包消噪 | 第32-34页 |
| ·小波消噪原理 | 第32-33页 |
| ·小波包消噪原理 | 第33-34页 |
| ·谐波小波分析 | 第34-39页 |
| ·谐波小波的优点 | 第34-35页 |
| ·谐波小波的定义 | 第35-37页 |
| ·谐波小波的滤波算法 | 第37-39页 |
| ·轴心轨迹提纯的仿真试验 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 轴心轨迹的特征提取和自动识别 | 第43-65页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·轴心轨迹的特征提取 | 第43-50页 |
| ·基于傅里叶变换的轴心轨迹形状特征 | 第43-45页 |
| ·基于图像不变矩的轴心轨迹形状特征 | 第45-47页 |
| ·轴心轨迹不变矩计算 | 第47-50页 |
| ·神经网络 | 第50-58页 |
| ·神经网络简介 | 第50-53页 |
| ·神经网络的神经元模型 | 第50-51页 |
| ·神经网络的结构 | 第51-52页 |
| ·神经网络在特征识别中的独特优点 | 第52-53页 |
| ·BP神经网络 | 第53-58页 |
| ·BP网络模型 | 第53-54页 |
| ·BP网络的学习过程和学习算法 | 第54-55页 |
| ·权值和阈值的初始化 | 第55-56页 |
| ·输入输出层的设计 | 第56页 |
| ·隐含层设计 | 第56-57页 |
| ·训练样本的选取 | 第57页 |
| ·构建的BP网络结构 | 第57-58页 |
| ·轴心轨迹自动识别的仿真试验 | 第58-63页 |
| ·神经网络的训练 | 第58-60页 |
| ·轴心轨迹的神经网络识别 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 试验设备方法和试验结果 | 第65-81页 |
| ·试验台的情况介绍 | 第65-66页 |
| ·试验仪器 | 第66-69页 |
| ·位移传感器的选取和工作原理 | 第66-67页 |
| ·动态信号采集分析仪 | 第67-69页 |
| ·试验仪器列表 | 第69页 |
| ·电涡流传感器的标定 | 第69-73页 |
| ·电涡流传感器相对于平板的校准 | 第69-72页 |
| ·电涡流传感器相对于转轴的标定 | 第72-73页 |
| ·数据采集的参数设置 | 第73-75页 |
| ·仪器安装与测点布置 | 第75-76页 |
| ·试验测试系统框图及试验步骤 | 第76页 |
| ·试验结果分析及讨论 | 第76-80页 |
| ·一阶临界转速 | 第76-77页 |
| ·理论轨迹与实测轴心轨迹的比较 | 第77-78页 |
| ·实测轴心轨迹的提纯 | 第78页 |
| ·实测轴心轨迹的识别 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第90页 |
