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往复泵液力端故障诊断研究
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往复泵液力端故障诊断研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-13页
　　· 机械故障诊断技术概况第9-10页
　　· 往复泵液力端故障诊断的国内外研究现状第10-11页
　　· 选题的目的与意义第11页
　　· 论文的主要研究内容第11-13页
第2章 往复泵液力端常见故障分析第13-21页
　　· 往复泵液力端工作原理第13-14页
　　· 活塞的结构与故障分析第14-16页
　　· 柱塞的结构与故障分析第16页
　　· 泵阀的结构与故障分析第16-19页
　　· 往复泵液力端的主要故障形式第19-20页
　　· 本章小结第20-21页
第3章 往复泵液力端故障实验研究第21-40页
　　· 往复泵液力端振动信号的非平稳性第21-23页
　　· 实验台架及测试系统的组成第23-26页
　　　　· 实验台架的组成第23页
　　　　· 实验泵液力端结构参数第23-24页
　　　　· 信号采集系统组成第24-26页
　　· 故障实验测点的振动模型第26-28页
　　　　· 测点的选择第26-27页
　　　　· 阀盖振动的力学模型第27-28页
　　· 信号采集参数的确定第28-29页
　　　　· 采样定理第28-29页
　　　　· 采样时长的确定第29页
　　· 振动信号的预处理第29-33页
　　　　· 数据的标定变换第29页
　　　　· 零均值化处理第29页
　　　　· 消除多项式趋势项第29-30页
　　　　· 滤波处理第30-33页
　　· 故障实验方案的设计第33-35页
　　· 振动信号的时域波形第35-39页
　　· 本章小结第39-40页
第4章 基于统计指标的柱塞磨损故障诊断第40-50页
　　· 传统的振动信号分析方法第40-46页
　　　　· 振动信号的时域统计分析第40-43页
　　　　· 振动信号的频谱分析第43-46页
　　· 统计方法在柱塞磨损故障诊断中的应用第46-49页
　　　　· 柱塞磨损故障特征指标的选择第46-47页
　　　　· 柱塞磨损程度诊断第47-49页
　　　　· 柱塞故障程度值的验证第49页
　　· 本章小结第49-50页
第5章 基于小波包理论的泵阀故障特征提取第50-70页
　　· 非平稳信号的时频分析第50-53页
　　　　· 短时傅里叶变换第50-51页
　　　　· WIGNER-VILLE分布第51页
　　　　· 经验模态分解方法第51-53页
　　· 小波分析基本理论第53-57页
　　　　· 小波变换的定义第53-55页
　　　　· 常用的小波函数第55页
　　　　· 小波包分析与仿真实例第55-57页
　　· 小波包分析在泵阀故障特征提取中的实现方案第57-61页
　　　　· 泵阀故障诊断能量模型原理第57-58页
　　　　· 小波基函数的选取第58-60页
　　　　· 振动信号的小波包分解与能量模型建立第60-61页
　　· 泵阀的故障特征提取第61-69页
　　　　· 信号分解与重构第61-64页
　　　　· 子频带能量计算第64-69页
　　· 本章小结第69-70页
第6章 BP神经网络在液力端故障识别中的研究应用第70-85页
　　· 人工神经网络简介第70页
　　· BP神经网络的模型结构第70-72页
　　　　· BP神经元模型第70-72页
　　　　· BP网络结构第72页
　　· BP学习算法第72-77页
　　　　· BP网络权值的调整原理第72-74页
　　　　· BP学习算法的实现步骤第74-75页
　　　　· BP算法的不足与改进第75-77页
　　· BP神经网络在泵阀故障识别中的应用第77-82页
　　　　· 输入和目标向量设计第77页
　　　　· BP网络的创建第77-78页
　　　　· 网络训练与故障识别第78-82页
　　· BP神经网络在柱塞磨损故障识别中的应用第82-84页
　　　　· 统计指标的归—化处理第82-83页
　　　　· BP网络的创建第83页
　　　　· 柱塞磨损故障的网络训练与识别第83-84页
　　· 本章小结第84-85页
第7章 往复泵液力端故障诊断的整体方案设计第85-90页
　　· 往复泵液力端振动诊断方案第85-86页
　　· 往复泵液力端总体性能诊断方案第86-88页
　　· 往复泵液力端故障诊断测试硬件系统方案第88-89页
　　· 本章小结第89-90页
第8章 结论与建议第90-92页
　　· 结论第90页
　　· 建议第90-92页
致谢第92-93页
参考文献第93-96页
附录第96-99页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第99页

本篇论文共99页，点击这进入下载页面。
 
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