| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·机械故障诊断技术的概念及研究内容 | 第9-11页 |
| ·机械故障诊断技术的概念 | 第9-10页 |
| ·机械故障诊断技术的研究内容 | 第10-11页 |
| ·机械故障诊断技术的发展状况 | 第11-13页 |
| ·国内研究动态及水平 | 第11-12页 |
| ·国外研究动态及水平 | 第12-13页 |
| ·机械故障诊断技术的发展趋势 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 离心压缩机叶轮动态特性分析 | 第15-23页 |
| ·模态分析的概念 | 第15页 |
| ·模态分析的分类 | 第15-16页 |
| ·模态分析理论的应用 | 第16页 |
| ·离心压缩机叶轮模态有限元分析 | 第16-22页 |
| ·叶轮模态分析的有限元模型 | 第17-18页 |
| ·叶轮的实体几何模型建立 | 第18-19页 |
| ·叶轮的有限元网格模型 | 第19-20页 |
| ·求解模型 | 第20-22页 |
| ·结果分析及讨论 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 离心压缩机故障谱图诊断法 | 第23-34页 |
| ·离心压缩机常见故障类型 | 第24-25页 |
| ·利用谱图对离心压缩机故障进行诊断 | 第25-33页 |
| ·转子不平衡 | 第26-27页 |
| ·转子不对中 | 第27-29页 |
| ·转子弯曲 | 第29-30页 |
| ·油膜涡动 | 第30-32页 |
| ·机械松动 | 第32页 |
| ·旋转失速 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于 SOM 神经网络的离心压缩机故障诊断方法研究 | 第34-47页 |
| ·自组织特征映射神经网络 | 第34-39页 |
| ·SOM 神经网络结构 | 第35-36页 |
| ·SOM 神经网络学习训练原理 | 第36-39页 |
| ·基于 SOM 神经网络的离心压缩机故障诊断方法 | 第39-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结论 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 在学研究成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |