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基于DSP的风机轴承与叶片复合故障诊断研究

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基于DSP的风机轴承与叶片复合故障诊断研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-10页
1 绪论第10-16页
  1.1 课题研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.2.1 故障机理与征兆研究第11页
    1.2.2 故障信息的获取与传感器技术第11-12页
    1.2.3 故障信号处理和特征提取第12-13页
    1.2.4 故障模式识别方法第13页
    1.2.5 诊断设备和系统第13-14页
  1.3 盲源分离第14页
  1.4 研究内容及结构第14-16页
2 风机典型故障分析第16-25页
  2.1 风机概况第16-17页
  2.2 滚动轴承故障第17-20页
    2.2.1 轴承振动分析第18-19页
    2.2.2 轴承特征频率第19-20页
  2.3 风机叶轮故障分析第20-22页
    2.3.1 叶轮结构第20-21页
    2.3.2 叶轮不平衡第21-22页
  2.4 风机其它常见故障第22-24页
    2.4.1 转子不平衡第22页
    2.4.2 转子不对中第22-23页
    2.4.3 转子弯曲第23-24页
    2.4.4 转子支撑部件故障第24页
  2.5 本章小结第24-25页
3 单通道振动信号盲源分离第25-46页
  3.1 单通道盲源分离第25-27页
  3.2 极点对称模态分解第27-31页
    3.2.1 极点对称模态分解方法第27-29页
    3.2.2 极点对称模态分解方法仿真第29-31页
  3.3 主成分分析第31-32页
  3.4 基于时频分布的盲源分离方法第32-33页
  3.5 仿真信号分析第33-37页
  3.6 实验数据分析第37-45页
    3.6.1 轴承内圈和外圈复合故障实验第37-41页
    3.6.2 叶片和轴承复合故障实验第41-45页
  3.7 本章小结第45-46页
4 基于层次熵和SVM的故障诊断第46-66页
  4.1 振动信号故障特征提取第47-56页
    4.1.1 样本熵第47-48页
    4.1.2 多尺度熵第48页
    4.1.3 层次熵第48-49页
    4.1.4 故障信号特征提取实验一第49-53页
    4.1.5 故障信号特征提取实验二第53-56页
  4.2 基于SVM的故障识别第56-64页
    4.2.1 支持向量机第56-59页
    4.2.2 基于层次熵和SVM的故障诊断的步骤第59-60页
    4.2.3 故障类型分类实验一第60-62页
    4.2.4 故障类型分类实验二第62-64页
    4.2.5 故障类型分类实验三第64页
  4.3 本章小结第64-66页
5 基于DSP的故障诊断系统开发第66-88页
  5.1 故障模拟实验平台第66-67页
  5.2 信号采集装置第67-69页
  5.3 电机转速控制及电机转速测量第69-70页
  5.4 信号的采样控制与数据的预处理第70-71页
    5.4.1 采样频率第70-71页
    5.4.2 数据预处理第71页
  5.5 基于DSP的软件开发工具及方法第71-73页
  5.6 软件系统程序模块设计第73-87页
    5.6.1 系统初始化第74-77页
    5.6.2 振动信号采集第77-79页
    5.6.3 数据处理与故障特征提取第79-80页
    5.6.4 故障识别第80-87页
  5.7 本章小结第87-88页
结论第88-90页
致谢第90-91页
参考文献第91-94页
攻读硕士期间的成果及科研项目第94页

本篇论文共94页,点击这进入下载页面
 
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