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轴向柱塞泵典型故障特征提取方法研究
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轴向柱塞泵典型故障特征提取方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-17页
　　1.1 选题的目的和意义第11页
　　1.2 国内外研究动态第11-15页
　　1.3 本论文研究的主要内容第15-17页
　　　　1.3.1 研究思路第15页
　　　　1.3.2 论文主要研究内容第15-17页
第二章 轴向柱塞泵典型故障特征提取基本理论第17-29页
　　2.1 轴向柱塞泵典型故障第17-20页
　　　　2.1.1 轴向柱塞泵的结构和工作原理第17-18页
　　　　2.1.2 轴向柱塞泵典型故障的故障机理第18-19页
　　　　2.1.3 轴向柱塞泵振动的特征频率第19-20页
　　2.2 特征提取方法的基本理论第20-25页
　　　　2.2.1 小波去噪方法第20-21页
　　　　2.2.2 经验模态分解(EMD)基本理论第21-22页
　　　　2.2.3 局部均值分解(LMD)基本理论第22-23页
　　　　2.2.4 变分模态分解(VMD)基本理论第23-25页
　　2.3 故障识别算法介绍第25-27页
　　　　2.3.1 超限学习机(ELM)概述第25页
　　　　2.3.2 超限学习机(ELM)基本理论第25-27页
　　2.4 本章小结第27-29页
第三章 轴向柱塞泵典型故障实验数据获取第29-41页
　　3.1 轴向柱塞泵故障试验方案的设计第29-32页
　　3.2 轴向柱塞泵典型故障试验台搭建第32-34页
　　3.3 实验数据采集与分析第34-38页
　　　　3.3.1 实验数据采集第34-35页
　　　　3.3.2 实验数据分析第35-38页
　　3.4 轴向柱塞泵典型故障实验数据集建立第38-39页
　　3.5 本章小结第39-41页
第四章 轴向柱塞泵典型故障特征提取及故障识别第41-53页
　　4.1 基于EMD和SVD特征提取方法的故障识别第41-43页
　　　　4.1.1 基于EMD和SVD的特征提取方法第41-42页
　　　　4.1.2 基于EMD和SVD特征提取方法和ELM的故障识别第42-43页
　　4.2 基于LMD和SVD特征提取方法的故障识别第43-45页
　　　　4.2.1 基于LMD和SVD的特征提取方法第43-44页
　　　　4.2.2 基于LMD和SVD特征提取方法和ELM的故障识别第44-45页
　　4.3 基于VMD和SVD特征提取方法的故障识别第45-52页
　　　　4.3.1 基于VMD和SVD的特征提取方法第45-46页
　　　　4.3.2 VMD参数选择第46-50页
　　　　4.3.3 VMD和SVD的特征提取方法第50-51页
　　　　4.3.4 基于VMD和SVD特征提取方法和ELM的故障识别第51-52页
　　4.4 本章小结第52-53页
第五章 轴向柱塞泵典型故障特征提取方法比较第53-71页
　　5.1 滑靴磨损故障特征提取方法比较第53-60页
　　　　5.1.1 单个滑靴磨损第53-55页
　　　　5.1.2 三个滑靴磨损第55-57页
　　　　5.1.3 五个滑靴磨损第57-58页
　　　　5.1.4 多类滑靴磨损第58-60页
　　5.2 配流盘磨损故障特征提取方法比较第60-62页
　　5.3 松靴故障特征提取方法比较第62-63页
　　5.4 中心弹簧失效故障特征提取方法比较第63-65页
　　5.5 所有故障特征提取方法比较第65-67页
　　5.6 轴向柱塞泵典型故障特征提取方法比较总结第67-68页
　　5.7 本章小结第68-71页
第六章 总结与展望第71-73页
　　6.1 本文的主要工作与结论第71页
　　6.2 工作展望第71-73页
参考文献第73-79页
致谢第79-81页
攻读硕士学位期间发表的论文第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。
 
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