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航空发动机滚动轴承故障诊断与预测关键技术研究

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航空发动机滚动轴承故障诊断与预测关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-17页
注释表第17-18页
缩略词第18-20页
第一章 绪论第20-32页
  1.1 研究背景和意义第20-22页
  1.2 研究现状第22-29页
    1.2.1 关于滚动轴承故障诊断第22-27页
    1.2.2 关于滚动轴承状态评估第27-28页
    1.2.3 关于滚动轴承剩余寿命预测第28-29页
  1.3 现状分析总结第29页
  1.4 本论文的主要研究内容及安排第29-32页
第二章 典型航空发动机滚动轴承失效模式及试验验证第32-61页
  2.1 引言第32页
  2.2 滚动轴承失效基本模式第32-33页
  2.3 航空发动机滚动轴承故障案例第33-37页
    2.3.1 航空发动机主轴轴承失效故障第33-35页
    2.3.2 航空发动机附件机匣轴承失效故障第35-37页
  2.4 航空发动机滚动轴承典型故障失效机理分析第37-45页
    2.4.1 航空发动机 Р2У 轴承失效机理分析第37-41页
    2.4.2 航空发动机附件机匣O5轴承失效机理分析第41-45页
    2.4.3 小结第45页
  2.5 航空轴承加速失效试验平台第45-48页
    2.5.1 试验平台第45-47页
    2.5.2 试验数据的采集与处理第47-48页
  2.6 航空发动机滚动轴承失效模式验证第48-58页
    2.6.1 轴承加速失效试验方法第48-49页
    2.6.2 轴承加速失效试验方案第49-50页
    2.6.3 验证结果第50-58页
  2.7 航空发动机滚动轴承疲劳失效过程中的征兆信息分析第58-60页
    2.7.1 现有航空发动机轴承故障监控方法第58-59页
    2.7.2 航空发动机轴承疲劳剥落失效过程其他征兆信息第59-60页
  2.8 小结第60-61页
第三章 航空发动机滚动轴承离线油液磨粒检测及故障诊断技术第61-97页
  3.1 引言第61页
  3.2 油液运动磨粒检测原理及步骤第61-63页
    3.2.1 常见油液监测技术的不足第61-62页
    3.2.2 检测原理及步骤第62页
    3.2.3 多功能油液磨粒智能检测与诊断系统的实现第62-63页
  3.3 图像采集第63-65页
  3.4 运动磨粒检测关键技术研究第65-86页
    3.4.1 基于遗传算法的摄像机参数自动优化第65-72页
    3.4.2 基于最大熵的图像阈值分割第72-77页
    3.4.3 运动磨粒特征参数提取及优化第77-79页
    3.4.4 运动磨粒样本数据挖掘及规则提取第79-86页
  3.5 航空轴承加速失效试验平台试验验证第86-87页
  3.6 基于油液运动磨粒检测的航空发动机磨损故障诊断方法第87-90页
    3.6.1 故障诊断界限值制定流程第87-88页
    3.6.2 监测参数的确定第88-89页
    3.6.3 磨粒故障诊断界限值制定方法第89页
    3.6.4 故障诊断步骤第89-90页
  3.7 实际航空发动机磨损监控验证第90-95页
    3.7.1 典型故障一:某航空发动机滚动轴承疲劳剥落第90-93页
    3.7.2 典型故障二:某航空发动机主轴承抱轴第93-94页
    3.7.3 典型故障三:某航空发动机齿轮衬套磨损第94页
    3.7.4 典型故障四:某航空发动机游星齿轮固定螺钉脱落第94-95页
  3.8 小结第95-97页
第四章 航空发动机滚动轴承在线油液磨屑检测及故障预测技术第97-144页
  4.1 引言第97页
  4.2 油液磨屑在线监测传感器理论分析第97-108页
    4.2.1 传感器基本工作原理第97-98页
    4.2.2 传感器磁场特性分析第98-102页
    4.2.3 交变磁场中运动颗粒磁通变化率分析第102-104页
    4.2.4 铁磁性颗粒检测原理第104-105页
    4.2.5 非铁磁性颗粒检测原理第105-108页
  4.3 油液磨屑在线监测新系统开发第108-112页
    4.3.1 总体设计第108-109页
    4.3.2 硬件组成第109-110页
    4.3.3 软件功能第110-112页
  4.4 磨屑识别策略分析及试验验证第112-118页
    4.4.1 颗粒原始信号处理第112-113页
    4.4.2 颗粒信号特征及识别算法第113-114页
    4.4.3 颗粒波形参数及计算方法第114-115页
    4.4.4 试验验证第115-118页
  4.5 油液磨屑在线监测传感器降噪方法研究第118-123页
    4.5.1 信号的噪声特征第118-119页
    4.5.2 改进中值滤波算法第119-120页
    4.5.3 降噪结果验证第120-123页
  4.6 基于油液磨屑在线监测的航空轴承疲劳加速失效试验及数据处理第123-130页
    4.6.1 概述第123-124页
    4.6.2 航空轴承疲劳加速失效试验第124-127页
    4.6.3 在线监测数据特征提取第127-128页
    4.6.4 有效试验数据筛选第128-130页
  4.7 基于SVR的航空轴承剩余寿命模型第130-137页
    4.7.1 支持向量机的回归模型第131-133页
    4.7.2 试验原始数据分析第133-134页
    4.7.3 航空轴承剩余寿命模型训练与测试第134-137页
  4.8 航空发动机滚动轴承剩余寿命预测第137-143页
    4.8.1 灰色模型GM(1, 1)的预测原理第138-139页
    4.8.2 灰色系统的建模第139-141页
    4.8.3 航空轴承寿命预测实例第141-143页
  4.9 小结第143-144页
第五章 总结与展望第144-147页
  5.1 全文工作总结第144-146页
    5.1.1 研究的主要内容第144-145页
    5.1.2 论文的创新工作第145-146页
  5.2 工作展望第146-147页
参考文献第147-159页
致谢第159-160页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第160页

本篇论文共160页,点击这进入下载页面
 
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