基于LabVIEW的动车组转向架状态监测及故障诊断
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 系统方案设计 | 第15-26页 |
| ·转向架的工作状态分析 | 第15-21页 |
| ·轴承工作状态分析 | 第16-19页 |
| ·齿轮工作状态分析 | 第19-21页 |
| ·轮对工作状态分析 | 第21页 |
| ·方案设计 | 第21-24页 |
| ·转向架状态监测模块 | 第23页 |
| ·转向架故障诊断模块 | 第23-24页 |
| ·LabVIEW的平台实现 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 转向架的状态监测 | 第26-45页 |
| ·转向架状态检测 | 第26-33页 |
| ·轴承状态检测 | 第26-31页 |
| ·齿轮状态检测 | 第31-32页 |
| ·轮对状态检测 | 第32-33页 |
| ·状态特征参数提取 | 第33-44页 |
| ·时域分析应用 | 第33-35页 |
| ·频域分析应用 | 第35-43页 |
| ·时域分析应用 | 第43页 |
| ·包络分析应用 | 第43-44页 |
| ·希尔伯特分析应用 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 转向架的典型故障诊断 | 第45-64页 |
| ·轴承故障诊断 | 第45-46页 |
| ·齿轮故障诊断 | 第46-48页 |
| ·轮对故障诊断 | 第48-49页 |
| ·基于BP神经网络的故障诊断 | 第49-63页 |
| ·神经网络应用 | 第49-53页 |
| ·轴承故障诊断 | 第53-58页 |
| ·轴承网络结构设定 | 第53-55页 |
| ·神经网络训练结果 | 第55-58页 |
| ·齿轮故障诊断 | 第58-61页 |
| ·轮对故障诊断 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于LabVIEW的系统实现 | 第64-86页 |
| ·虚拟仪器工程应用 | 第64-66页 |
| ·系统构成 | 第66-68页 |
| ·基于LabVIEW的轴承监测和故障诊断 | 第68-77页 |
| ·数据采集模块 | 第69-71页 |
| ·特征频率设置模块 | 第71-72页 |
| ·时域分析模块 | 第72-73页 |
| ·频域分析模块 | 第73-76页 |
| ·轴承故障的诊断 | 第76-77页 |
| ·基于LabVIEW的齿轮监测和故障诊断 | 第77-83页 |
| ·基于LabVIEW的轮对监测和故障诊断 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 结论 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第93页 |
