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柴油机振动信号特征提取与故障诊断方法研究

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柴油机振动信号特征提取与故障诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-20页
  · 课题研究的背景意义第13-14页
  · 柴油机故障诊断技术的国内外研究现状第14-18页
    · 柴油机故障诊断技术总体研究概况第14-15页
    · 故障特征提取方法研究现状第15-17页
    · 故障识别方法研究现状第17-18页
  · 本文主要研究内容第18-20页
第2章 柴油机缸盖振动信号采集第20-28页
  · 柴油机缸盖振动激励源及振动信号特性第20-22页
    · 柴油机缸盖振动的激励源分析第20-22页
    · 缸盖振动信号特性分析第22页
  · 柴油机振动信号采集系统第22-27页
    · 柴油机振动信号采集系统建立第22-26页
    · 柴油机缸盖振动信号采集第26-27页
  · 本章小结第27-28页
第3章 基于小波分析的柴油机振动信号特征参数提取第28-50页
  · 小波分析理论第28-32页
    · 连续小波变换第28-30页
    · 小波包分解第30-32页
    · 小波函数基的选择第32页
  · 基于小波包分解的柴油机振动信号特征参数提取第32-44页
    · 小波包频带能量分布第33-34页
    · 仿真信号的小波包频带能量分析第34-35页
    · 小波包能量分布表征缸盖振动信号特征的可行性第35-44页
  · 基于小波尺度—能量谱的柴油机振动信号特征提取第44-49页
    · 连续小波变换与二进离散小波变换之间的对比第44页
    · 连续小波尺度能量谱第44-45页
    · 小波尺度能量谱表征缸盖振动信号特征的可行性第45-49页
  · 本章小结第49-50页
第4章 基于 EMD 的柴油机振动信号特征参数提取第50-70页
  4.1 EMD 基本原理第50-55页
    · 时频分析的基本概念第50-52页
    4.1.2 EMD 方法第52-55页
  4.2 基于 EMD 的信号降噪第55-61页
    4.2.1 EMD 降噪原理第56-57页
    4.2.2 改进的基于 EMD 的降噪方法第57-60页
    · 改进的降噪方法在缸盖振动信号降噪中的应用第60-61页
  4.3 基于 EMD 的信号频域特征参数第61-63页
    4.3.1 Hilbert 谱和 Hilbert 边际谱第61-62页
    · 模式分量的自功率谱第62页
    4.3.3 模式分量的 AR 模型谱第62-63页
  4.4 基于 EMD 的谱参数表征缸盖振动信号特征的可行性第63-69页
    4.4.1 柴油机缸盖振动信号的 EMD 分解第63-67页
    4.4.2 用 AR 谱表征缸盖振动信号特征的可行性第67页
    · 用边际谱表征缸盖振动信号特征的可行性第67-68页
    · 用功率谱表征缸盖振动信号特征的可行性第68-69页
  · 本章小结第69-70页
第5章 基于混沌数值特征的柴油机振动信号分析第70-87页
  · 时间序列相空间重构第70-72页
    · 相空间重构算法第70-71页
    5.1.2 确定时间延迟与嵌入维的 C-C 方法第71-72页
  · 关联维的计算第72-75页
    5.2.1 经典 G-P 算法第72-73页
    5.2.2 G-P 算法的改进第73页
    · 算法可行性验证第73-75页
  5.3 最大 Lyapunov 指数计算第75-77页
    5.3.1 小数据量法求最大 Lyapunov 指数第76页
    · 算法验证第76-77页
  · 柴油机燃油系故障振动信号关联维分析第77-80页
    · 不同喷油压力下的关联维第77-78页
    · 不同供油提前角下的关联维第78-80页
  5.5 燃油系故障振动信号最大 Lyapunov 指数分析第80-83页
    5.5.1 不同喷油压力的 Lyapunov 指数第80-81页
    5.5.2 不同供油提前角时的 Lyapunov 指数第81-83页
  · 基于小波包分解的柴油机振动信号关联维分析第83-86页
    · 不同喷油压力的关联维分析第83-85页
    · 不同供油提前角的关联维分析第85-86页
  · 本章小结第86-87页
第6章 基于 BP 网络和 SVM 的柴油机故障诊断第87-122页
  · 特征向量的构建第87-100页
    · 基于小波分析的特征向量的构建第87-94页
    6.1.2 基于 EMD 分解的特征向量的构建第94-100页
  · 故障分类识别方法第100-107页
    6.2.1 BP 网络第100-101页
    · 支持向量机第101-107页
  6.3 基于 BP 网络的柴油机故障诊断分类第107-112页
    6.3.1 基于小波分析和 BP 网络的诊断第107-110页
    6.3.2 基于 EMD 和 BP 网络的诊断第110-112页
  · 基于支持向量机的柴油机故障诊断第112-120页
    · 基于小波分析和支持向量机的诊断第112-117页
    6.4.2 基于 EMD 和支持向量机的诊断第117-120页
  · 本章小结第120-122页
第7章 结论与展望第122-124页
  · 结论第122-123页
  · 展望第123-124页
参考文献第124-132页
致谢第132-133页
作者简介第133 页

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