基于HOC虚拟仪器的机械传动故障诊断系统研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·故障诊断研究的背景和发展历程 | 第8-9页 |
| ·故障诊断的研究方法 | 第9-12页 |
| ·基于模型的方法 | 第9-10页 |
| ·基于规则推理的方法 | 第10-11页 |
| ·模式识别方法 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络 | 第12页 |
| ·电子测量仪器的发展历程及虚拟仪器技术的发展趋势 | 第12-14页 |
| ·高阶累积量方法 | 第14-15页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第15页 |
| ·本文章节组成 | 第15-17页 |
| 第二章 机械设备故障诊断的研究方法 | 第17-27页 |
| ·设备故障信息的获取方法 | 第17页 |
| ·机械设备故障的振动检测和分析方法 | 第17-27页 |
| ·机械振动信号的检测 | 第17-18页 |
| ·机械振动信号的分析和处理方法 | 第18-23页 |
| ·机械故障诊断的时序模型分析方法 | 第23-25页 |
| ·机械故障诊断的神经网络方法的分析方法 | 第25-27页 |
| 第三章 高阶累积量理论及分析处理 | 第27-58页 |
| ·随机变量的特征函数 | 第27-28页 |
| ·随机变量的特征函数 | 第27页 |
| ·多维随机变量的特征函数 | 第27-28页 |
| ·随机变量的第二特征函数 | 第28页 |
| ·高阶矩与高阶累积量的定义 | 第28-31页 |
| ·单个随机变量 | 第28-30页 |
| ·多个随机变量 | 第30-31页 |
| ·平稳随机过程的高阶累积量 | 第31页 |
| ·高阶累积量的性质 | 第31-32页 |
| ·高斯过程的高阶累积量 | 第32-35页 |
| ·单个高斯随机变量的高阶累积量 | 第32-33页 |
| ·高斯随机过程的高阶累积量 | 第33-35页 |
| ·高阶累积量谱及其性质 | 第35-37页 |
| ·高阶谱的定义 | 第35页 |
| ·双谱的性质 | 第35-37页 |
| ·二次相位耦合 | 第37-38页 |
| ·双相干谱分析 | 第38页 |
| ·1 1/2维谱分析 | 第38-39页 |
| ·估计算法 | 第39-40页 |
| ·间接估计法 | 第39-40页 |
| ·直接估计法 | 第40页 |
| ·机械传动系统故障诊断的高阶累积量特征提取分析 | 第40-56页 |
| ·结构试验齿轮模型的建立 | 第41页 |
| ·结构试验方案和试验系统简图 | 第41-42页 |
| ·结构振动试验和高阶累积量特征分析 | 第42-47页 |
| ·齿轮系统试验和高阶累积量特征分析与识别 | 第47页 |
| ·齿轮系统试验方法 | 第47-48页 |
| ·齿轮系统试验结果的高阶累积量分析 | 第48-56页 |
| ·高阶累积量分析结论 | 第56-58页 |
| 第四章 虚拟仪器诊断系统软件程序实现及系统开发 | 第58-67页 |
| ·虚拟仪器系统的组成和结构 | 第58-60页 |
| ·虚拟仪器的各种总线规范 | 第58页 |
| ·虚拟仪器的功能及特点 | 第58-59页 |
| ·虚拟仪器的软件开发平台 | 第59-60页 |
| ·基于HOC虚拟仪器的机械传动故障诊断系统的开发 | 第60-67页 |
| ·系统总体结构的构建 | 第60页 |
| ·VC++与Matlab的联合编程 | 第60-62页 |
| ·信号处理程序及故障分类识别程序的实现 | 第62-63页 |
| ·高阶累积量分析和故障诊断系统的功能 | 第63-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第五章 HOC虚拟仪器在传动系统诊断中应用研究 | 第67-74页 |
| ·信号导入测试 | 第67-68页 |
| ·振动信号分析测试 | 第68-71页 |
| ·故障诊断测试 | 第71-74页 |
| 第六章 总结 | 第74-76页 |
| ·本文研究工作总结 | 第74-75页 |
| ·论文不足和有待研究 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 附件：软件系统部分功能程序源代码 | 第82-91页 |
| 发表论文和获奖情况 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 西北工业大学 学位论文知识产权声明书 | 第93页 |
| 西北工业大学学位论文原创性声明 | 第93页 |
