基于多传感器信息融合的柴油机配气机构故障诊断技术研究



基于多传感器信息融合的柴油机配气机构故障诊断技术研究

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基于多传感器信息融合的柴油机配气机构故障诊断技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
· 课题研究的背景和意义	第10-11页
· 柴油机故障诊断概述	第11-14页
· 柴油机故障诊断复杂性	第11-12页
· 柴油机的故障诊断方法及产品现状	第12-14页
· 多传感器信息融合概况	第14-15页
· 多传感器信息融合基本原理	第14页
· 多传感器信息融合技术应用及优点	第14-15页
· 基于多传感器信息融合技术的柴油机故障诊断概述	第15-16页
· 本文的研究内容	第16-17页
第2章柴油机故障诊断系统方案设计	第17-23页
· 柴油机配气机构故障基理研究	第17-18页
· 柴油机配气机构的结构及作用	第17-18页
· 柴油机配气机构故障原因及表现	第18-21页
· 配气机构故障原因	第18-19页
· 配气机构的故障表现	第19-21页
· 配气机构故障的诊断方法	第21页
· 信息融合诊断系统设计	第21-22页
· 柴油机故障诊断系统设计方案	第21-22页
· 基于信息融合技术的故障诊断系统总体设计	第22页
· 本章小结	第22-23页
第3章柴油机故障诊断实验研究	第23-36页
· 实验台架搭建	第23页
· 状态监测系统设计安装	第23-33页
· 监测系统的硬件选型及设计	第24-28页
· 状态监测系统软件设计	第28-33页
· 实验方案设计	第33-35页
· 振动测点的选择	第33-34页
· 柴油机配气机构故障模拟	第34页
· 实验内容及步骤	第34-35页
· 本章小结	第35-36页
第4章柴油机计算阶比跟踪技术研究	第36-45页
· 振动信号定位	第36-38页
· 恒频采样	第36-37页
· 阶比跟踪技术	第37-38页
· 柴油机阶比跟踪计算	第38-44页
· 瞬时转速异常值剔除	第38-39页
· 基于重采样的计算阶比跟踪	第39-42页
· 实验数据融合	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
第5章柴油机缸盖振动分析及特征提取	第45-67页
· 柴油机缸盖振动激振源分析	第45-47页
· 常用振动信号特征提取算法特点	第47-50页
5.3 基于 EMD 的时频分析特征提取	第50-61页
5.3.1 Hilbert-Huang 产生背景	第50页
5.3.2 Hilbert-Huang 算法	第50-52页
5.3.3 Hilbert 谱	第52-53页
· 仿真信号演示	第53-58页
· 柴油机振动分析实例	第58-61页
5.4 柴油机故障状态下 IMF 及 Hilbert 谱对比	第61-65页
· 气阀间隙异常	第61-63页
· 排气阀漏气	第63-65页
· 振动信号特征量化	第65-66页
· 时域参数量化	第65页
5.5.2 基于 Hilbert 边际能量谱的特征量化	第65-66页
· 本章小结	第66-67页
第6章基于神经网络的信息融合技术	第67-76页
· 柴油机常规参数与故障关系分析	第67-69页
· 基于神经网络数据融合的柴油机诊断	第69-73页
· 神经网络信息融合的原理及优势	第69页
· 基于径向基函数神经网络信息融合框架	第69-70页
6.2.3 RBF 网络的构造	第70-71页
6.2.4 RBF 网络的训练	第71-73页
· 柴油机配气机构故障诊断	第73-75页
· 本章小结	第75-76页
总结	第76-77页
参考文献	第77-82页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第82-83页
致谢	第83 页

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