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工程机械液压缸拉缸和密封圈损坏故障诊断研究

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工程机械液压缸拉缸和密封圈损坏故障诊断研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
1 绪论第11-16页
  1.1 课题来源第11页
  1.2 论文研究背景及意义第11-13页
  1.3 液压缸泄漏故障国内外研究现状第13-15页
    1.3.1 液压缸泄漏故障诊断国内研究现状第13-14页
    1.3.2 液压缸泄漏故障诊断国外研究现状第14页
    1.3.3 现有研究的不足第14-15页
  1.4 本文主要工作内容第15-16页
2 液压缸拉缸和密封圈损坏故障分析及模拟实验第16-31页
  2.1 拉缸和密封圈损坏故障分析第16-18页
    2.1.1 拉缸故障分析第17-18页
    2.1.2 密封圈损坏故障分析第18页
  2.2 液压缸工况模拟实验台概述第18-20页
  2.3 基于LabVIEW的液压缸测试系统开发第20-25页
    2.3.1 测试系统硬件选择第20-22页
    2.3.2 测试系统软件设计第22-23页
    2.3.3 实验验证第23-25页
  2.4 液压缸拉缸故障的模拟实验及方法第25-28页
    2.4.1 拉缸故障模拟测试及方法第25-27页
    2.4.2 拉缸故障内泄漏测试结果分析第27-28页
  2.5 液压缸密封圈损坏故障的模拟实验第28-30页
    2.5.1 密封圈损坏故障模拟测试及方法第28-29页
    2.5.2 密封圈损坏故障内泄漏测试结果分析第29-30页
  2.6 本章小结第30-31页
3 基于小波变换的液压缸拉缸及密封圈损坏故障特征提取第31-49页
  3.1 小波变换基本理论第31-33页
    3.1.1 小波分析第31-32页
    3.1.2 小波包分析第32-33页
  3.2 液压缸压力信号的故障敏感特征参量选择第33-37页
    3.2.1 压力信号组成分析第33-35页
    3.2.2 压力信号小波包子带能量第35-36页
    3.2.3 压力信号小波包能量熵第36-37页
    3.2.4 压力信号小波包能量方差第37页
    3.2.5 压力信号小波系数均方根值第37页
  3.3 液压缸拉缸故障特征提取第37-41页
  3.4 液压缸密封圈损坏故障特征提取第41-46页
  3.5 故障特征量敏感度分析第46-48页
  3.6 本章小结第48-49页
4 小波神经网络在液压缸拉缸及密封圈损坏故障诊断中应用第49-68页
  4.1 小波神经网络算法概述第49-56页
    4.1.1 松散型小波神经网络的结构及学习算法第49-52页
    4.1.2 紧密型小波神经网络的结构及学习算法第52-56页
  4.2 基于小波神经网络的液压缸拉缸故障诊断第56-62页
    4.2.1 拉缸故障诊断的输入、输出向量设计第56-59页
    4.2.2 基于松散型小波神经网络的拉缸故障诊断第59-61页
    4.2.3 基于紧密型小波神经网络的拉缸故障诊断第61-62页
  4.3 基于小波神经网络的液压缸密封圈损坏故障诊断第62-67页
    4.3.1 密封圈损坏故障诊断的输入、输出向量设计第62-65页
    4.3.2 基于松散型小波神经网络的密封圈损坏故障诊断第65-66页
    4.3.3 基于紧密型小波神经网络的密封圈损坏故障诊断第66-67页
  4.4 本章小结第67-68页
全文总结与展望第68-69页
参考文献第69-74页
附录第74-75页
致谢第75页

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