一、齿轮传动链故障监测系统的信号分析和研究（论文文献综述）
白东[1]（2021）在《打捆机输送机构容错控制与远程监测系统研究》文中提出
李峰[2]（2019）在《基于振动和电流信号的行星齿轮箱多故障诊断方法》文中研究指明由于近些年旋转机械朝着高速化、重载化的方向发展,因此行星齿轮箱在其中的使用也越来越常见。作为旋转设备中的重要传动部件,行星齿轮箱的运行状况决定着整个设备的运行状况。因此对于行星齿轮箱的状态监测和故障诊断有着非常重要的安全和经济意义。然而当行星齿轮箱中有多种故障同时发生时,由于多种故障特征之间相互调制和相互淹没,因而准确及时的提取故障特征将变得非常困难。本文针对多级传动行星齿轮箱多故障同时发生时,故障特征相互调制、相互淹没、微弱故障特征提取等科技难题,从利用振动信号、电流信号以及融合信号三方面开展了关于行星齿轮箱多故障诊断研究。论文的主要内容包括以下几个方面:（1）基于振动信号提出了变分模态分解和包络分析的故障诊断方法。本文利用多级传动齿轮箱中齿轮副的啮合频率差异,首先利用变分模态分解方法将振动信号分解为高、低频段,实现行星齿轮和直齿轮振动特征的分离,然后再利用包络解调对分量信号进行进一步解调,以提取行星齿轮和直齿轮各自的故障特征。（2）基于振动信号提出了共振稀疏分解和瞬时频率包络谱的故障诊断方法。由于行星齿轮和直齿轮的故障引起的振动特性存在差异,本文利用共振稀疏分解方法对行星齿轮故障特征和直齿轮故障特征进行分离,然后利用瞬时频率和包络谱的方法对分解信号进行进一步的解调以提取行星齿轮和直齿轮各自的故障特征。（3）基于振动信号为了实现变速工况时的多故障诊断,提出了等角度采样的和变分模态分解的故障诊断方法。本文首先利用等角度采样将振动信号转化为稳态信号,再结合变分模态分解方法实现多故障的有效诊断。（4）为了能够实现基于电流信号的多故障诊断分析。提出了基于电流信号预处理和深度神经网络的智能诊断方法。首先通过延时相加的方法有效的去除了工频成分,再对去工频后的电流信号频谱进行修正以突出高频部分的频率特征,最后以修正后的频率为样本利用深度神经网络智能分类器实现行星齿轮箱多故障类型的有效分类。（5）为了能够进一步提高深度神经网络智能诊断方法在行星齿轮箱多故障振动时的正确率。本文提出了一种基于融合降维的智能故障诊断方法。首先获得表征行星齿轮箱运行状态的原始高维多域特征集;然后利用最大相关和最小冗余方法进行特征选择滤除冗余特征;再通过线性判别分析对故障特征进行降维处理;最后利用深度神经网络方法实现多故障类型的有效分类。
董学文[3]（2019）在《HXN3B型机车驱动装置振动分析与测试》文中提出在铁路行业中,大部分内燃机为电传动内燃机,而电传动内燃机车的驱动装置正是由滚动抱轴箱装配、主动齿轮、从动齿轮等组成,他们之间产生的振动信号是电机多混叠的一种非平稳时变信号,如果该信号出现异常,说明驱动装置的装配出现了问题,会对机车的行车安全造成影响,所以为了提高机车驱动装置的安全性和使用寿命,本论文以HXN3B型机车驱动装置的振动信号为研究对象进行研究。首先,论文在总结国内外振动信号分析的发展进程基础上,深入分析了驱动装置振动信号,并研究了 HXN3B型机车驱动装置的机械结构,其中详细描述了轴承和齿轮的振动特征;通过比较振动信号常用的处理法方法,选择频谱分析、小波分析和正交小波的方法对驱动装置振动信号进行分析比较。其次,完成了驱动装置振动信号的硬件设计,包括传感器的选择与安装、采集和处理系统、控制模块的选用。信号采集模块选用了加速度传感器、振动速度传感器和温度传感器来分别测量振动信号和温升信号;数据采集选用XMX多路巡检仪配合传感器采集振动信号;处理系统选用了 VIBROCONTROL6000系统处理来自采集箱的输入信号;控制模块选用了 S7-1200单片机进行实时控制,其中S7-1200的CPU可以根据用户程序逻辑监视输入并更改输出。最后,设计了振动信号处理的流程框图、完成了 HXN3B型机驱动装置振动实验,主要的内容有实验原理及目的、技术参数、实验要求、试验限度、试验记录与运行。然后用频谱分析、小波分析和正交小波分析的方法将采集到的驱动装置温升信号和振动信号进行详细的处理和分析,并对三种分析方法进行了对比,发现正交小波分析是可以对振动信号进行局部化的分析,具有充分的自适应特性,对于非平稳、时变的振动信号具有极大的包容性。
刘涵[4]（2019）在《水电机组多源信息故障诊断及状态趋势预测方法研究》文中指出随着我国绿色清洁能源的逐步开发,风能、太阳能、潮汐能等新能源稳定发展,常规水电机组与抽水蓄能机组装机容量也随之快速增长。与此同时,水电能源在电力系统中将承担更多的调峰调频任务从而减少新能源并网时带来的冲击。在此背景下,为了切实保障电网的安全稳定运行,对水电站可靠运行与健康管理提出了更高的要求。水轮发电机组作为水电站水能转换的核心设备,其构成部件相互耦合,呈现出复杂化、高度集成化的发展趋势,传统的机组故障诊断方法已无法满足工程实际需求。因此,为确保水电机组的安全稳定运行,本文针对水轮发电机组故障诊断与趋势预测中的若干科学问题,分析了现有理论与研究方法的局限性,以水电机组多源信息融合为切入点,提出了水电机组运行参数关联分析方法;以参数关联关系为基础,结合机器学习与对抗学习等先进技术手段,构建了完备的水电机组故障诊断体系;进一步引入信号处理与深度学习理论,搭建了水电机组多步非线性趋势预测模型,大幅提高了机组状态趋势预测步长,准确预测了水电机组的状态变化趋势。论文的主要研究工作与创新成果如下:（1）为有效利用水电机组运行监测海量数据,挖掘机组多源信息间的关联关系,结合数据离散方法与数据挖掘算法,提出了水电机组运行参数关联分析方法。首先分析了机组运行参数在故障状态下存在少量异常点的特点,采用K-Mediods聚类方法对机组运行参数进行离散处理,对比分析不同聚类结果的轮廓系数,优化聚类个数,并给出了聚类后每个区间对应的实际物理含义。通过收集整理电站机组故障下的运行参数数据,构建了离散后的机组故障样本事务集,采用FP-Grwoth算法挖掘其中频繁项集,并提取重要关联关系,为电站运维人员提供了实际检修指导建议。（2）机组运行参数关联分析结果指明了不同参数间蕴含了潜在的故障特征,在此基础上,结合循环神经网络,提出了基于GRU-NP-DAE的水电机组多源信息故障诊断方法。传统故障诊断方法在构建故障样本时忽略了机组振动信号本身的时序关系,且无法有效提取不同振源间的关联特征。所提方法通过循环神经网络有效存储机组振动信号时序信息,将多源振动信号共同作为输入构建不同故障状态下的振动模式,对比分析输入数据在不同振动模式下的重构误差,确定当前故障状态,提高了模型诊断的精确度。同时,通过采用降噪自编码器、变步长输入等技术手段,加强了诊断模型的泛化能力。将所提模型应用至滚动轴承故障数据与水电机组实测数据中,结果表明所提体方法不仅能够具备高精度的诊断结果,同时在复杂噪声环境与变工况条件下仍能保持较高准确性。（3）在故障诊断方法实际运用中,数据样本常常缺乏相应的故障标签导致无法进行有监督模式下的模型训练。为了突破有监督故障诊断模式对故障标签的依赖,本文提出了多分类对抗式自编码器模型对水电机组运行样本数据进行无监督故障聚类。首先通过自编码器将高维的机组运行特征数据降维至低维的特征空间,结合对抗训练方法使低维特征空间中的样本点符合先验高斯混合分布。在此基础上,研究了无监督下的多分类器输出损失函数,构建了基于多分类对抗式自编码器的无监督故障聚类架构。通过滚动轴承多故障数据应用表明,该模型能将高维的输入样本有效的降维至服从高斯混合分布的低维空间,同一类别的样本被成功聚至同一簇中,不同的簇中心间距明显,具备优异的聚类效果。最后结合水电机组实际运行故障数据,所提方法达到了100%的聚类准确率与召回率,验证了其工程应用价值。（4）单纯的水电机组故障诊断方法无法满足机组预先维护的策略,需结合机组状态变化过程详尽分析故障演化机理,而现有的趋势预测方法多为单步预测体系,虽然在单步预测下拟合效果均较为理想,但无法长期精确预测机组状态变化趋势,缺少工程实际应用价值。为真正实现机组状态检修,发现机组早期故障征兆,本文针对水电机组运行数据趋势分析,提出了基于变分模态分解和卷积神经网络的多步非线性趋势预测方法。该方法通过先进的信号分解技术将强非平稳、非线性的水电机组振动信号分解为中心频率集中的本质模态分量,将各个本征模态分量视为卷积神经网络输入中的各个通道,结合卷积核操作提取不同模态分量间的关系与各个模态的局部特征,构建了多步输出的卷积网络预测模型。将所提模型运用至水电机组顶盖振动实测数据上,预测结果表明所提模型具有较低的拟合误差与较高的相关系数,实现了精确的机组振动信号多步预测。（5）基于上述理论研究成果,设计开发了一种面向服务的水电机组多源信息挖掘与故障诊断系统。通过融合水电机组多源异构数据,构建了统一的大数据水电机组知识管理平台,可依据电站运行数据和巡检报告等及时更新或补充先验知识,实现了机组关联分析、故障诊断、故障预警、趋势预测与状态评估等功能模块。该系统目前已成功应用至湖北白莲河抽水蓄能电站,为电站运维人员提供检修指导与决策建议。
马建,孙守增,芮海田,王磊,马勇,张伟伟,张维,刘辉,陈红燕,刘佼,董强柱[5]（2018）在《中国筑路机械学术研究综述·2018》文中认为为了促进中国筑路机械学科的发展,从土石方机械、压实机械、路面机械、桥梁机械、隧道机械及养护机械6个方面,系统梳理了国内外筑路机械领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。土石方机械方面综述了推土机、挖掘机、装载机、平地机技术等;压实机械方面综述了静压、轮胎、圆周振动、垂直振动、振荡压路机、冲击压路机、智能压实技术及设备等;路面机械方面综述了沥青混凝土搅拌设备、沥青混凝土摊铺机、水泥混凝土搅拌设备、水泥混凝土摊铺设备、稳定土拌和设备等;桥梁机械方面综述了架桥机、移动模架造桥机等;隧道机械方面综述了喷锚机械、盾构机等;养护机械方面综述了清扫设备、除冰融雪设备、检测设备、铣刨机、再生设备、封层车、水泥路面修补设备、喷锚机械等。该综述可为筑路机械学科的学术研究提供新的视角和基础资料。
张晓帆[6]（2018）在《基于振动冲击特征的柴油机典型故障监测诊断方法及应用研究》文中研究指明冲击特征是柴油机振动信号相对其他旋转设备信号的最典型特征:振动激励源众多,振动响应与冲击传递过程复杂,健康状态的柴油机信号特征可能与其他设备如轴承严重故障时的信号特征相似。传统监测诊断方法对柴油机振动冲击的识别效果不佳,对冲击物理意义与传递规律研究不足。冲击特征的物理意义蕴含着丰富的零部件行为及机组运行状态信息,对柴油机典型故障的监测诊断作用关键。（1）本文首先采用AVL和ADAMS软件分别对柴油机燃烧压力、缸盖燃烧振动冲击以及气门运动冲击特征进行仿真研究,得到失火故障缸内压力特征、缸内燃烧冲击振动响应与传递特征以及气门间隙异常故障冲击的理论特征;（2）研究柴油机振动信号冲击特征的识别与提取算法。提出基于多算法联合优化的柴油机振动信号包络提取算法——求包络;进一步提出基于包络统计特征的冲击相位识别方法——提冲击;进一步提出基于冲击传递特征的冲击来源识别方法——找振源,对振动冲击的位置、能量与来源等特征进行算法识别;（3）通过模拟实验与工程项目对三类典型故障的诊断方法进行研究。首先定义柴油机缸盖振动能量谱融合状态信息,提出基于RNN深度学习的柴油机工况识别方法——确定故障诊断的工况状态,进一步分别提出基于冲击响应特征的失火故障诊断方法、基于冲击来源识别的撞缸故障诊断方法和基于冲击特征的气门间隙异常故障诊断方法,方法得到了实验与现场的验证。
罗建[7]（2016）在《基于DSP的风力发电机电信号采集与故障诊断方法研究》文中进行了进一步梳理风能作为一种可再生的清洁能源,日益受到人们的关注。随着风力发电技术的快速发展,装机容量的迅猛增加,风力发电机组的故障监测与诊断已成为急需解决的热点问题。由于风电场地处偏远,机组之间距离分散及安装位置较高,导致振动检测方法难以实施和推广。利用发电机的电信号进行故障分析是一个较为有效的途径,且国内外对能实现多参数实时采集与信号处理的故障诊断装置研究较少。本文研究采用风力发电机电信号对风电机组传动链进行故障检测与诊断,通过利用故障信息是同时刻（即同相位）调制在电压和电流信号上这一特点,分别对电压和电流信号做Hilbert变换获取调制故障信号,然后将两个调制成分直接相乘得到一种称为瞬时解调功率信号,避免了复杂的相位差计算过程,提高计算效率。为了研究该方法在风力发电机组故障诊断中应用中的可行性,设计了仿真模型和专用的模拟实验台,进行了齿轮断齿故障的仿真及实验研究。同时采用专用的数字信号处理芯片DSP,通过对芯片外设进行扩展,如A/D、D/A、以及片外存储器Flash、SRAM等,设计了专用的数据采集与信号处理器。根据Matlab程序的算法流程,设计了Hilbert及瞬时解调功率法的C语言程序,并在模拟实验台上进行实验。仿真与实验的结果表明,利用DSP信号处理器结合瞬时解调功率法对风电机组故障进行实时监测和诊断,可以综合反映电流和电压信号中的机械故障特征成分,有效地抑制电流信号中的高频干扰部分,突出故障特征频率,是一种有效、实用的电信号处理方法,能够应用于风力发电系统的故障诊断中。
宫秀芳[8]（2015）在《风力发电机组齿轮故障模拟实验及仿真研究》文中提出目前，全世界的能源供给主要以化石燃料为主，其对环境危害的有目共睹。近年来的全球气温温暖化也和化石燃料有关。为了解决这一问题，风力发电技术成为各国竞相发展的技术之一，但是随着在役大型风场的数量日益增多，设备维护和故障诊断工作成为急待解决的问题之一。本文在此背景下，研究一种利用发电机电信号进行风力发电机组齿轮故障诊断方法。通过搭建一组风力发电机组的模拟试验台，来进行风力发电机组齿轮故障模拟实验及仿真研究。试验台由模拟风机的鼠笼异步电动机、模拟DIGF电机的绕线式异步电动机、增速齿轮和变频器等控制元件组成。数据的采集部分由LabView软件和数据采集卡组合完成。本文利用Matlab/Simulink对风机组进行仿真，仿真正常和故障两种状态下的定子电流和电压的信号，利用频率解调法对采集的信号进行处理。再结合实验中采集的电流和电压信号与转速信号的对比分析，来验证定子电流法的可行性。结果说明，搭建的实验台完全可以模拟在不同工况下风力发电系统的运行状态。同样也可以说明，在定子电流法的基础上，应用瞬时频率谱分析法是风力发电机电信号中微弱故障信息提取方法研究的一种有效的解决办法之一。
王峰[9]（2014）在《风电机组齿轮箱振动状态测试分析与评估》文中提出振动测试是风电齿轮箱设备质量评价、状态监测和故障诊断的主要依据之一。本文针对西北地区某风电场已投入运行的50台风电机组,以关键部件齿轮箱为对象,在分析齿轮箱振动特点和典型失效形式的基础上,参考现有的国内外风电齿轮箱振动标准,研究已经投运的风电机组齿轮箱的振动特征及其评估标准的确定方法,为实现齿轮箱的质量评估、状态监测与故障诊断奠定基础。也为风电齿轮箱振动标准的制订提供参考依据。主要研究内容为：（1）针对该风电场投运的50台上海电气W2000型2MW双馈风电机组开展齿轮箱振动特征分析研究,通过现场安装的振动状态监测系统获取风电机组齿轮箱的振动信号,从中选择4台位于风电场不同位置的机组,研究了每台机组齿轮箱上四个测点的振动在运行过程中的变化趋势,并对振动信号的时域波形及频谱进行分析,研究确定新投运风电机组齿轮箱的共性特征,为实现风电齿轮箱的质量评估、状态监测与故障诊断建立参考依据。（2）针对双馈风电机组齿轮箱在运行过程中表现出的振动状态强烈变化的特征,研究分析风况、风轮转速等运行参数变化对齿轮箱振动状态的影响。研究发现,齿轮箱上多数测点的振动水平随转速增大而增大,但是有些部位的振动对转速非常敏感,在某些转速下振动明显增大,出现共振现象。（3）通过对50台风电机组齿轮箱振动特征值的统计分析处理,参考现行的国内外振动标准,主要是VDI3834标准,计算得到适合W2000型风电机组的齿轮箱振动报警和危险值,并与VDI3834标准中给出的值进行对比分析。
辛卫东[10]（2013）在《风电机组传动链振动分析与故障特征提取方法研究》文中研究说明振动监测是机械设备状态监测与故障诊断的主要技术之一,在许多工业行业得到广泛应用。我国早期建设的风电场出于降低成本的考虑,一般不配备风电机组振动监测系统。随着设备运行时间的不断延续,风电机组传动链故障率及维修费用高的问题逐渐突出,风电企业开始重视风电机组的运行状态监测及故障诊断,特别是国家能源局于2011年颁布的推荐性国家能源行业标准NB/T31004-2011《风力发电机组振动状态监测导则》,对于风电机组振动监测与故障诊断技术的发展起到了有力的推动作用。风电机组传动链主要由传动轴及支撑轴承、增速齿轮箱等旋转部件组成,是连接风轮和发电机,实现能量转换和传递过程的关键部件。与一般机械设备中的传动链相比,风电机组传动链的载荷状态、运行工况、环境条件和结构布局等方面均比较复杂,导致传动链中齿轮、轴承等主要零部件的故障机理和故障发展模式等存在特殊性,故障率高于其它行业的同类设备,实际使用寿命远远低于设计寿命。因此,针对风电传动链的运行特点及其故障诊断的共性问题,研究新的理论和技术解决方法,提高故障诊断和预测准确性,对于保证风电机组设备的健康运行具有重要意义。风电机组传动链是机、电、液耦合的复杂结构,可能产生故障的部位多,从故障激励源到振动监测点经过不同传递途径的衰减和混合作用,监测到的振动信号往往是不同激励源及传递途径的复杂卷积混合作用,具有背景噪声干扰大、非平稳、非线性的特点,在许多实际场合,用经典的振动信号分析方法难以给出反映故障特征的准确信息,影响了对故障的精确分析诊断,更限制了自动故障诊断和预测技术的应用。因此,根据风电机组传动链中齿轮箱和支撑轴承的特殊性,研究在经典振动信号分析方法的基础上的改进方法,提高故障特征分析与提取功能和效果,是实现准确故障诊断的技术关键。本文在这样的背景下,探讨了对几种经典振动信号分析的改进,并分别用双馈式和直驱式风电机组传动链的实测信号进行验证。主要研究内容和形成的结论如下：（1）倒频谱具有一个“同态滤波”的重要性质,可以实现卷积混合信号的分离。利用倒频谱的同态滤波性质,提出一种提取齿轮箱故障特征的方法,由于监测到的振动信号是激励源与传递过程的结构固有振动的卷积结果,这两种信号成分在倒频域的特性存在明显差别。据此,对齿轮箱振动信号在倒频域内进行带通滤波处理,将激励源成分和结构固有振动成分进行分离,然后对具有低倒频性质的结构共振成分进行频谱重构,用重构频谱反映故障引起的结构固有特性的变化,从而揭示故障发生和发展的趋势。对风电齿轮箱和轴承振动的分析实例表明,该方法提取的特征值具有受运行工况影响小,在各种运行工况下都能够清楚表征故障状态,而且可以很好地反映故障的发生发展趋势。（2）基于Hilbert变换的窄带包络分析通过选择振动信号中反映结构共振的频带进行窄带滤波,获取反映故障的幅值包络信息。该方法的主要问题是窄带滤波频带不好确定,特别是对于风电传动链这类复杂机械设备,滤波频带的选择对包络分析结果影响很大,甚至可能得出错误的诊断结果。针对这一问题,提出一种称为“移动滤波包络谱图”的改进方法,利用中心频率移动的窄带滤波器对振动信号进行分频段窄带滤波处理,求出每段滤波信号的幅值包络谱,构成一组随窄带滤波中心频率变化的“频-频”域的包络谱阵,定义为“移动滤波包络谱图”。实例分析表明,移动滤波包络谱图可以清楚地区分正常状态和故障状态,直截了当地反映故障引起的振动信号各个频段的变化。（3）齿轮、轴承等旋转机械零部件故障造成振动信号中随机成分的变化,对信号的循环平稳特性产生影响,因此可以用循环平稳特性分析中随机成分的变化反映故障。但是振动信号中随机成分的能量一般较低、分布频率范围较宽,为此提出利用谱相关密度三维对数等高图显示故障引起的信号随机成分的变化进行故障特征提取。通过试验轴承和直驱式风电机组轴承的实测振动信号对比分析,表明轴承故障产生振动信号的变化可以用对数谱相关函数图清楚地反映出来。以谱相关函数共振区切片低频部分（解调成分）的平均值作为特征值,由于消除了非循环平稳成分的影响,对于故障状态引起的变化更加敏感,有助于提高故障轴承诊断的准确性。
二、齿轮传动链故障监测系统的信号分析和研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、齿轮传动链故障监测系统的信号分析和研究（论文提纲范文）
（2）基于振动和电流信号的行星齿轮箱多故障诊断方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于振动的齿轮箱故障诊断 |
| 1.2.2 基于电流的齿轮箱故障诊断 |
| 1.2.3 齿轮箱多故障诊断 |
| 1.2.4 智能故障诊断方法 |
| 1.2.5 行星齿轮箱故障特征模型 |
| 1.3 论文的研究内容和章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 基于振动和VMD的行星齿轮箱多故障诊断方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 变分模态分解原理 |
| 2.2.1 变分模态分解基础概念 |
| 2.2.2 变分模态分解基本原理 |
| 2.2.3 变分模态分解性能分析 |
| 2.3 行星齿轮箱多故障振动模型 |
| 2.3.1 振动信号模型 |
| 2.3.2 齿轮故障特征频率的计算 |
| 2.4 仿真信号分析 |
| 2.4.1 信号处理流程 |
| 2.4.2 仿真信号分析 |
| 2.5 实验信号分析 |
| 2.5.1 实验设置 |
| 2.5.2 实验信号分析结果 |
| 2.5.3 结论分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于振动和RSSD的行星齿轮箱多故障诊断方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 共振稀疏分解原理 |
| 3.2.1 信号共振属性 |
| 3.2.2 品质因子可调小波变换 |
| 3.2.3 高低共振分量分离 |
| 3.3 参数寻优 |
| 3.3.1 峭度 |
| 3.3.2 品质因子优化 |
| 3.3.3 粒子群优化算法 |
| 3.3.4 基于PS0优化的共振稀疏分解 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 信号处理流程 |
| 3.4.2 仿真信号分析 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.5.1 实验设置 |
| 3.5.2 实验信号分析结果 |
| 3.5.3 结论分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于变速振动和MSST的行星齿轮箱多故障诊断方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于多同步变换的多故障时频分析方法 |
| 4.2.1 等角度采样 |
| 4.2.2 同步变换 |
| 4.2.3 多同步变换 |
| 4.2.4 基于多同步变换的时频分析方法流程 |
| 4.3 仿真信号分析 |
| 4.3.1 构建变速仿真信号 |
| 4.3.2 仿真信号分析 |
| 4.4 实验信号分析 |
| 4.4.1 实验设置 |
| 4.4.2 实验信号分析结果 |
| 4.4.3 结论分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于电流和DNN的行星齿轮箱多故障诊断方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电流信号模型 |
| 5.3 基于深度神经网络的故障诊断方法 |
| 5.3.1 时移相加 |
| 5.3.2 改进电流频谱 |
| 5.3.3 深度神经网络算法简介 |
| 5.3.4 基于深度神经网络的故障诊断方法流程 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.4.1 实验设置 |
| 5.4.2 实验信号分析结果 |
| 5.4.3 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于融合信号分析的行星齿轮箱多故障诊断方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 混合域特征提取 |
| 6.3 多准则融合维度约简 |
| 6.3.1 最大相关和最小冗余准则 |
| 6.3.2 线性判别分析 |
| 6.4 基于融合特征和DNN的多故障诊断方法 |
| 6.5 实验分析 |
| 6.5.1 实验设置 |
| 6.5.2 实验信号分析结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（3）HXN3B型机车驱动装置振动分析与测试（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 驱动装置振动信号的研究内容 |
| 1.3.1 振动信号的分类 |
| 1.3.2 振动信号的预处理 |
| 1.3.3 主要研究内容及章节安排 |
| 本章小结 |
| 第二章 驱动装置振动信号的特征提取 |
| 2.1 驱动装置的机械构造 |
| 2.2 轴承的振动特征 |
| 2.2.1 轴承的基本原理 |
| 2.2.2 轴承的故障特征 |
| 2.2.3 轴承的特征频率 |
| 2.3 齿轮的振动特征 |
| 2.3.1 齿轮的基本原理 |
| 2.3.2 齿轮的故障特征 |
| 2.3.3 齿轮的特征频率 |
| 本章小结 |
| 第三章 振动信号的分析技术研究 |
| 3.1 信号的幅值域分析 |
| 3.2 信号的时域分析 |
| 3.3 信号的频域分析 |
| 3.3.1 频谱分析 |
| 3.3.2 倒频谱分析 |
| 3.4 信号的时频域分析 |
| 3.4.1 Wigner-Ville(魏格纳-威尔)时频分析 |
| 3.4.2 短时傅里叶变换分析 |
| 3.4.3 小波变化分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 驱动装置的振动信号硬件设计 |
| 4.1 传感器的选用与安装 |
| 4.1.1 传感器选择 |
| 4.1.2 传感器安装 |
| 4.2 XMX多路巡检仪 |
| 4.2.1 多路巡检仪介绍 |
| 4.2.2 巡检仪电路原理 |
| 4.3 VIBROCONTROL 6000处理系统 |
| 4.3.1 机架VC-6000 |
| 4.3.2 通信模块 |
| 4.3.3 监控模块 |
| 4.3.4 电源模块 |
| 4.4 控制模块 |
| 4.4.1 单片机S7-1200 |
| 4.4.2 S7-1200基本以太网通信 |
| 本章小结 |
| 第五章 HXN3B型机车驱动装置振动信号的测试分析 |
| 5.1 振动信号分析总体概述 |
| 5.2 HXN3B型机车驱动装置实验 |
| 5.2.1 实验测试点布置 |
| 5.2.2 实验参数设置 |
| 5.2.3 实验记录与运行 |
| 5.3 驱动装置的温升信号和振动信号分析 |
| 5.3.1 驱动装置的温升信号分析 |
| 5.3.2 驱动装置振动信号的频谱分析与小波分析 |
| 5.3.3 振动信号的小波分析与正交小波分析 |
| 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）水电机组多源信息故障诊断及状态趋势预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.2 水电机组振动故障机理概述 |
| 1.3 水电机组振动信号处理方法概述 |
| 1.4 水电机组智能故障诊断研究方法概述 |
| 1.5 水电机组状态趋势预测研究现状 |
| 1.6 本文主要研究内容与结构 |
| 2 水电机组运行数据关联关系挖掘 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 关联规则相关概念及挖掘算法 |
| 2.3 数据离散化方法 |
| 2.4 基于K-Mediods的水电机组运行数据离散化研究 |
| 2.5 水电机组关联关系挖掘算法研究 |
| 2.6 水电机组运行数据实例分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 水电机组多源信息融合故障诊断方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 循环降噪自编码器原理 |
| 3.3 基于GRU-NP-DAE的水电机组多源故障诊断方法 |
| 3.4 工程实例验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 水电机组无监督故障聚类方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 生成式对抗网络相关原理介绍 |
| 4.3 基于分类对抗自编码器的水电机组无监督故障聚类 |
| 4.4 工程实例验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 水电机组振动信号多步非线性趋势预测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 变分模态分解相关原理 |
| 5.3 卷积神经网络相关原理介绍 |
| 5.4 基于VMD与CNN的水电机组非线性振动趋势预测模型 |
| 5.5 水轮机振动数据多步预测结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 水电机组多源信息挖掘与故障诊断系统设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 水电机组多源信息挖掘与故障诊断系统架构设计 |
| 6.3 水电机组多源信息挖掘与故障诊断系统在白莲河抽水蓄能电站中的应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 进一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 :攻读博士期间发表的论文 |
| 附录2 :攻读博士期间完成和参与的科研项目 |
（5）中国筑路机械学术研究综述·2018（论文提纲范文）
| 索引 |
| 0引言 (长安大学焦生杰教授提供初稿) |
| 1 土石方机械 |
| 1.1 推土机 (长安大学焦生杰教授、肖茹硕士生, 吉林大学赵克利教授提供初稿;长安大学焦生杰教授统稿) |
| 1.1.1 国内外研究现状 |
| 1.1.1. 1 国外研究现状 |
| 1.1.1. 2 中国研究现状 |
| 1.1.2 研究的热点问题 |
| 1.1.3 存在的问题 |
| 1.1.4 研究发展趋势 |
| 1.2 挖掘机 (山河智能张大庆高级工程师团队、华侨大学林添良副教授提供初稿;山河智能张大庆高级工程师统稿) |
| 1.2.1 挖掘机节能技术 (山河智能张大庆高级工程师、刘昌盛博士、郝鹏博士, 华侨大学林添良副教授, 中南大学胡鹏博士生、林贵堃硕士生提供初稿) |
| 1.2.1. 1 传统挖掘机动力总成节能技术 |
| 1.2.1. 2 新能源技术 |
| 1.2.1. 3 混合动力技术 |
| 1.2.2 挖掘机智能化与信息化 (山河智能张大庆高级工程师, 中南大学胡鹏、周烜亦博士生、李志勇、范诗萌硕士生提供初稿) |
| 1.2.2. 1 挖掘机辅助作业技术 |
| 1.2.2. 2 挖掘机故障诊断技术 |
| 1.2.2. 3 挖掘机智能施工技术 |
| 1.2.2. 4 挖掘机远程监控技术 |
| 1.2.2. 5 问题与展望 |
| 1.2.3 挖掘机轻量化与可靠性 (山河智能张大庆高级工程师、王德军副总工艺师, 中南大学刘强博士生、万宇阳硕士生提供初稿) |
| 1.2.3. 1 挖掘机轻量化研究 |
| 1.2.3. 2 挖掘机疲劳可靠性研究 |
| 1.2.3. 3 存在的问题与展望 |
| 1.2.4 挖掘机振动与噪声 (山河智能张大庆高级工程师, 中南大学刘强博士生、万宇阳硕士生提供初稿) |
| 1.2.4. 1 挖掘机振动噪声分类与产生机理 |
| 1.2.4. 2 挖掘机振动噪声信号识别现状和发展趋势 |
| 1.2.4. 3 挖掘机减振降噪技术现状和发展趋势 |
| 1.2.4. 4 挖掘机振动噪声存在问题与展望 |
| 1.3 装载机 (吉林大学秦四成教授, 博士生遇超、许堂虹提供初稿) |
| 1.3.1 装载机冷却系统散热技术研究 |
| 1.3.1. 1 国内外研究现状 |
| 1.3.1. 2 研究发展趋势 |
| 1.3.2 鱼和熊掌兼得的HVT |
| 1.3.2. 1 技术原理及结构特点 |
| 1.3.2. 2 技术优点 |
| 1.3.2. 3 国外研究现状 |
| 1.3.2. 4 中国研究现状 |
| 1.3.2. 5 发展趋势 |
| 1.3.2. 6 展望 |
| 1.4 平地机 (长安大学焦生杰教授、赵睿英高级工程师提供初稿) |
| 1.4.1 平地机销售情况与核心技术构架 |
| 1.4.2 国外平地机研究现状 |
| 1.4.2. 1 高效的动力传动技术 |
| 1.4.2. 2 变功率节能技术 |
| 1.4.2. 3 先进的工作装置电液控制技术 |
| 1.4.2. 4 操作方式与操作环境的人性化 |
| 1.4.2. 5 转盘回转驱动装置过载保护技术 |
| 1.4.2. 6 控制系统与作业过程智能化 |
| 1.4.2. 7 其他技术 |
| 1.4.3 中国平地机研究现状 |
| 1.4.4 存在问题 |
| 1.4.5 展望 |
| 2压实机械 |
| 2.1 静压压路机 (长安大学沈建军高级工程师提供初稿) |
| 2.1.1 国内外研究现状 |
| 2.1.2 存在问题及发展趋势 |
| 2.2 轮胎压路机 (黑龙江工程学院王强副教授提供初稿) |
| 2.2.1 国内外研究现状 |
| 2.2.2 热点研究方向 |
| 2.2.3 存在的问题 |
| 2.2.4 研究发展趋势 |
| 2.3 圆周振动技术 (长安大学沈建军高级工程师提供初稿) |
| 2.3.1 国内外研究现状 |
| 2.3.1. 1 双钢轮技术研究进展 |
| 2.3.1. 2 单钢轮技术研究进展 |
| 2.3.2 热点问题 |
| 2.3.3 存在问题 |
| 2.3.4 发展趋势 |
| 2.4 垂直振动压路机 (合肥永安绿地工程机械有限公司宋皓总工程师提供初稿) |
| 2.4.1 国内外研究现状 |
| 2.4.2 存在的问题 |
| 2.4.3 热点研究方向 |
| 2.4.4 研究发展趋势 |
| 2.5 振动压路机 (建设机械技术与管理杂志社万汉驰高级工程师提供初稿) |
| 2.5.1 国内外研究现状 |
| 2.5.1. 1 国外振动压路机研究历史与现状 |
| 2.5.1. 2 中国振动压路机研究历史与现状 |
| 2.5.1. 3 特种振动压实技术与产品的发展 |
| 2.5.2 热点研究方向 |
| 2.5.2. 1 控制技术 |
| 2.5.2. 2 人机工程与环保技术 |
| 2.5.2. 3 特殊工作装置 |
| 2.5.2. 4 振动力调节技术 |
| 2.5.2. 4. 1 与振动频率相关的调节技术 |
| 2.5.2. 4. 2 与振幅相关的调节技术 |
| 2.5.2. 4. 3 与振动力方向相关的调节技术 |
| 2.5.2. 5 激振机构优化设计 |
| 2.5.2. 5. 1 无冲击激振器 |
| 2.5.2. 5. 2 大偏心矩活动偏心块设计 |
| 2.5.2. 5. 3 偏心块形状优化 |
| 2.5.3 存在问题 |
| 2.5.3. 1 关于名义振幅的概念 |
| 2.5.3. 2 关于振动参数的设计与标注问题 |
| 2.5.3. 3 振幅均匀性技术 |
| 2.5.3. 4 起、停振特性优化技术 |
| 2.5.4 研究发展方向 |
| 2.6 冲击压路机 (长安大学沈建军高级工程师提供初稿) |
| 2.6.1 国内外研究现状 |
| 2.6.2 研究热点 |
| 2.6.3 主要问题 |
| 2.6.4 发展趋势 |
| 2.7 智能压实技术及设备 (西南交通大学徐光辉教授, 长安大学刘洪海教授、贾洁博士生, 国机重工 (洛阳) 建筑机械有限公司韩长太副总经理提供初稿;西南交通大学徐光辉教授统稿) |
| 2.7.1 国内外研究现状 |
| 2.7.2 热点研究方向 |
| 2.7.3 存在的问题 |
| 2.7.4 研究发展趋势 |
| 3路面机械 |
| 3.1 沥青混凝土搅拌设备 (长安大学谢立扬高级工程师、张晨光博士生、赵利军副教授提供初稿) |
| 3.1.1 国内外能耗研究现状 |
| 3.1.1. 1 烘干筒 |
| 3.1.1. 2 搅拌缸 |
| 3.1.1. 3 沥青混合料生产工艺与管理 |
| 3.1.2 国内外环保研究现状 |
| 3.1.2. 1 环保的宏观管理 |
| 3.1.2. 2 沥青烟 |
| 3.1.2. 3 排放因子 |
| 3.1.3 存在的问题 |
| 3.1.4 未来研究趋势 |
| 3.2 沥青混凝土摊铺机 (长安大学焦生杰教授、周小浩硕士生提供初稿) |
| 3.2.1 沥青混凝土摊铺机近几年销售情况 |
| 3.2.2 国内外研究现状 |
| 3.2.2. 1 国外沥青混凝土摊铺机发展现状 |
| 3.2.2. 2 中国沥青混凝土摊铺机的发展现状 |
| 3.2.2. 3 国内外行驶驱动控制技术 |
| 3.2.2. 4 国内外智能化技术 |
| 3.2.2. 5 国内外自动找平技术 |
| 3.2.2. 6 振捣系统的研究 |
| 3.2.2. 7 国内外熨平板的研究 |
| 3.2.2. 8 国内外其他技术的研究 |
| 3.2.3 存在的问题 |
| 3.2.4 研究的热点方向 |
| 3.2.5 发展趋势与展望 |
| 3.3 水泥混凝土搅拌设备 (长安大学赵利军副教授、冯忠绪教授、赵凯音博士生提供初稿;长安大学赵利军副教授统稿) |
| 3.3.1 国内外研究现状 |
| 3.3.1. 1 搅拌机 |
| 3.3.1. 2 振动搅拌技术 |
| 3.3.1. 3 搅拌工艺 |
| 3.3.1. 4 搅拌过程监控技术 |
| 3.3.2 存在问题 |
| 3.3.3 总结与展望 |
| 3.4 水泥混凝土摊铺设备 (长安大学胡永彪教授提供初稿) |
| 3.4.1 国内外研究现状 |
| 3.4.1. 1 作业机理 |
| 3.4.1. 2 设计计算 |
| 3.4.1. 3 控制系统 |
| 3.4.1. 4 施工技术 |
| 3.4.2 热点研究方向 |
| 3.4.3 存在的问题 |
| 3.4.4 研究发展趋势[466] |
| 3.5 稳定土厂拌设备 (长安大学赵利军副教授、李雅洁研究生提供初稿) |
| 3.5.1 国内外研究现状 |
| 3.5.1. 1 连续式搅拌机与搅拌工艺 |
| 3.5.1. 2 振动搅拌技术 |
| 3.5.2 存在问题 |
| 3.5.3 总结与展望 |
| 4桥梁机械 |
| 4.1 架桥机 (石家庄铁道大学邢海军教授提供初稿) |
| 4.1.1 公路架桥机的分类及结构组成 |
| 4.1.2 架桥机主要生产厂家及其典型产品 |
| 4.1.2. 1 郑州大方桥梁机械有限公司 |
| 4.1.2. 2 邯郸中铁桥梁机械设备有限公司 |
| 4.1.2. 3 郑州市华中建机有限公司 |
| 4.1.2. 4 徐州徐工铁路装备有限公司 |
| 4.1.3 大吨位公路架桥机 |
| 4.1.3. 1 LGB1600型导梁式架桥机 |
| 4.1.3. 2 TLJ1700步履式架桥机 |
| 4.1.3. 3 架桥机的规范与标准 |
| 4.1.4 发展趋势 |
| 4.1.4. 1 自动控制技术的应用 |
| 4.1.4. 2 智能安全监测系统的应用 |
| 4.1.4. 3 故障诊断技术的应用 |
| 4.2 移动模架造桥机 (长安大学吕彭民教授、陈一馨讲师, 山东恒堃机械有限公司秘嘉川工程师、王龙奉工程师提供初稿;长安大学吕彭民教授统稿) |
| 4.2.1 移动模架造桥机简介 |
| 4.2.1. 1 移动模架造桥机的分类及特点 |
| 4.2.1. 2 移动模架主要构造及其功能 |
| 4.2.1. 3 移动模架系统的施工原理与工艺流程 |
| 4.2.2 国内外研究现状 |
| 4.2.2. 1 国外研究状况 |
| 4.2.2. 2 国内研究状况 |
| 4.2.3 中国移动模架造桥机系列创新及存在的问题 |
| 4.2.3. 1 中国移动模架造桥机系列创新 |
| 4.2.3. 2 中国移动模架存在的问题 |
| 4.2.4 研究发展的趋势 |
| 5隧道机械 |
| 5.1 喷锚机械 (西安建筑科技大学谷立臣教授、孙昱博士生提供初稿) |
| 5.1.1 国内外研究现状 |
| 5.1.1. 1 混凝土喷射机 |
| 5.1.1. 2 锚杆钻机 |
| 5.1.2 存在的问题 |
| 5.1.3 热点及研究发展方向 |
| 5.2 盾构机 (中南大学易念恩实验师, 长安大学叶飞教授, 中南大学王树英副教授、夏毅敏教授提供初稿) |
| 5.2.1 盾构机类型 |
| 5.2.1. 1 国内外发展现状 |
| 5.2.1. 2 存在的问题与研究热点 |
| 5.2.1. 3 研究发展趋势 |
| 5.2.2 盾构刀盘 |
| 5.2.2. 1 国内外研究现状 |
| 5.2.2. 2 热点研究方向 |
| 5.2.2. 3 存在的问题 |
| 5.2.2. 4 研究发展趋势 |
| 5.2.3 盾构刀具 |
| 5.2.3. 1 国内外研究现状 |
| 5.2.3. 2 热点研究方向 |
| 5.2.3. 3 存在的问题 |
| 5.2.3. 4 研究发展趋势 |
| 5.2.4 盾构出渣系统 |
| 5.2.4. 1 螺旋输送机 |
| 5.2.4. 2 泥浆输送管路 |
| 5.2.5 盾构渣土改良系统 |
| 5.2.5. 1 国内外发展现状 |
| 5.2.5. 2 存在问题与研究热点 |
| 5.2.5. 3 研究发展趋势 |
| 5.2.6 壁后注浆系统 |
| 5.2.6. 1 国内外发展现状 |
| 5.2.6. 2 研究热点方向 |
| 5.2.6. 3 存在的问题 |
| 5.2.6. 4 研究发展趋势 |
| 5.2.7 盾构检测系统 |
| 5.2.7. 1 国内外研究现状 |
| 5.2.7. 2 热点研究方向 |
| 5.2.7. 3 存在的问题 |
| 5.2.7. 4 研究发展趋势 |
| 5.2.8 盾构推进系统 |
| 5.2.8. 1 国内外研究现状 |
| 5.2.8. 2 热点研究方向 |
| 5.2.8. 3 存在的问题 |
| 5.2.8. 4 研究发展趋势 |
| 5.2.9 盾构驱动系统 |
| 5.2.9. 1 国内外研究现状 |
| 5.2.9. 2 热点研究方向 |
| 5.2.9. 3 存在的问题 |
| 5.2.9. 4 研究发展趋势 |
| 6养护机械 |
| 6.1 清扫设备 (长安大学宋永刚教授提供初稿) |
| 6.1.1 国外研究现状 |
| 6.1.2 热点研究方向 |
| 6.1.2. 1 单发动机清扫车 |
| 6.1.2. 2 纯电动清扫车 |
| 6.1.2. 3 改善人机界面向智能化过渡 |
| 6.1.3 存在的问题 |
| 6.1.3. 1 整车能源效率偏低 |
| 6.1.3. 2 作业效率低 |
| 6.1.3. 3 除尘效率低 |
| 6.1.3. 4 静音水平低 |
| 6.1.4 研究发展趋势 |
| 6.1.4. 1 节能环保 |
| 6.1.4. 2 提高作业性能及效率 |
| 6.1.4. 3 提高自动化程度及路况适应性 |
| 6.2 除冰融雪设备 (长安大学高子渝副教授、吉林大学赵克利教授提供初稿;长安大学高子渝副教授统稿) |
| 6.2.1 国内外除冰融雪设备研究现状 |
| 6.2.1. 1 融雪剂撒布机 |
| 6.2.1. 2 热力法除冰融雪机械 |
| 6.2.1. 3 机械法除冰融雪机械 |
| 6.2.1. 4 国外除冰融雪设备技术现状 |
| 6.2.1. 5 中国除冰融雪设备技术现状 |
| 6.2.2 中国除冰融雪机械存在的问题 |
| 6.2.3 除冰融雪机械发展趋势 |
| 6.3 检测设备 (长安大学叶敏教授、张军讲师提供初稿) |
| 6.3.1 路面表面性能检测设备 |
| 6.3.1. 1 国外路面损坏检测系统 |
| 6.3.1. 2 中国路面损坏检测系统 |
| 6.3.2 路面内部品质的检测设备 |
| 6.3.2. 1 新建路面质量评价设备 |
| 6.3.2. 2 砼路面隐性病害检测设备 |
| 6.3.2. 3 沥青路面隐性缺陷的检测设备 |
| 6.3.3 研究热点与发展趋势 |
| 6.4 铣刨机 (长安大学胡永彪教授提供初稿) |
| 6.4.1 国内外研究现状 |
| 6.4.1. 1 铣削转子动力学研究 |
| 6.4.1. 2 铣削转子刀具排列优化及刀具可靠性研究 |
| 6.4.1. 3 铣刨机整机参数匹配研究 |
| 6.4.1. 4 铣刨机转子驱动系统研究 |
| 6.4.1. 5 铣刨机行走驱动系统研究 |
| 6.4.1. 6 铣刨机控制系统研究 |
| 6.4.1. 7 铣刨机路面工程应用研究 |
| 6.4.2 热点研究方向 |
| 6.4.3 存在的问题 |
| 6.4.4 研究发展趋势 |
| 6.4.4. 1 整机技术 |
| 6.4.4. 2 动力技术 |
| 6.4.4. 3 传动技术 |
| 6.4.4. 4 控制与信息技术 |
| 6.4.4. 5 智能化技术 |
| 6.4.4. 6 环保技术 |
| 6.4.4. 7 人机工程技术 |
| 6.5 再生设备 (长安大学顾海荣、马登成副教授提供初稿;顾海荣副教授统稿) |
| 6.5.1 厂拌热再生设备 |
| 6.5.1. 1 国内外研究现状 |
| 6.5.1. 2 热点研究方向 |
| 6.5.1. 3 存在的问题 |
| 6.5.1. 4 研究发展趋势 |
| 6.5.2 就地热再生设备 |
| 6.5.2. 1 国内外研究现状 |
| 6.5.2. 2 热点研究方向 |
| 6.5.2. 3 存在的问题 |
| 6.5.2. 4 研究发展趋势 |
| 6.5.3 冷再生设备 |
| 6.5.3. 1 国内外研究现状 |
| 6.5.3. 2 热点研究方向 |
| 6.6 封层车 (长安大学焦生杰教授、杨光兴硕士生提供初稿) |
| 6.6.1 前言 |
| 6.6.2 同步碎石封层技术与设备 |
| 6.6.2. 1 同步碎石封层技术简介 |
| 6.6.2. 2 国外研究现状 |
| 6.6.2. 3 中国研究现状 |
| 6.6.2. 4 研究方向 |
| 6.6.2. 5 存在的问题 |
| 6.6.3 稀浆封层技术与设备 |
| 6.6.3. 1 稀浆封层技术简介 |
| 6.6.3. 2 国外研究现状 |
| 6.6.3. 3 中国发展现状 |
| 6.6.3. 4 热点研究方向 |
| 6.6.3. 5 存在的问题 |
| 6.6.4 雾封层技术与设备 |
| 6.6.4. 1 雾封层技术简介 |
| 6.6.4. 2 国外发展现状 |
| 6.6.4. 3 中国发展现状 |
| 6.6.4. 4 热点研究方向 |
| 6.6.4. 5 存在的问题 |
| 6.6.5 研究发展趋势 |
| 6.7 水泥路面修补设备 (长安大学叶敏教授、窦建明博士生提供初稿) |
| 6.7.1 技术简介 |
| 6.7.1. 1 施工技术 |
| 6.7.1. 2 施工机械 |
| 6.7.1. 3 共振破碎机工作原理 |
| 6.7.2 共振破碎机研究现状 |
| 6.7.2. 1 国外研究发展现状 |
| 6.7.2. 2 中国研究发展现状 |
| 6.7.3 研究热点及发展趋势 |
| 6.7.3. 1 研究热点 |
| 6.7.3. 2 发展趋势 |
| 7 结语 (长安大学焦生杰教授提供初稿) |
（6）基于振动冲击特征的柴油机典型故障监测诊断方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.2.1 柴油机故障监测诊断方法研究现状 |
| 1.2.2 柴油机故障监测诊断方法应用现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 基于建模仿真的柴油机振动冲击特征研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于AVL-BOOST的柴油机缸内燃烧压力仿真研究 |
| 2.2.1 柴油机AVL-BOOST整机模型 |
| 2.2.2 仿真压力结果分析 |
| 2.2.3 柴油机失火故障特征仿真研究 |
| 2.3 基于AVL-EXCITE的柴油机燃烧冲击特征仿真研究 |
| 2.3.1 AVL-EXCITE混合多体动力学模型 |
| 2.3.2 柴油机燃烧冲击传递特征仿真分析 |
| 2.4 基于ADAMS的柴油机气门冲击特征仿真探究 |
| 2.4.1 配气机构ADAMS多体动力学模型 |
| 2.4.2 气门间隙与气门冲击相关性仿真结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 柴油机振动冲击识别与特征提取方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 柴油机振动信号包络提取方法研究 |
| 3.2.1 轮廓包络线提取方法理论依据 |
| 3.2.2 基于多算法联合的降噪包络提取方法 |
| 3.3 柴油机振动冲击相位识别方法研究 |
| 3.3.1 柴油机振动包络波形能量分布分析 |
| 3.3.2 基于包络统计特征的冲击相位识别方法 |
| 3.4 柴油机振动冲击来源识别方法研究 |
| 3.4.1 基于振动传递特征的冲击来源识别方法 |
| 3.4.2 冲击来源识别方法验证评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 柴油机工况识别及典型故障监测诊断方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于RNN深度学习的工况识别方法研究 |
| 4.2.1 柴油机工况识别与RNN深度学习原理 |
| 4.2.2 基于RNN深度学习的柴油机工况识别方法 |
| 4.3 基于冲击响应特征的失火故障诊断方法研究 |
| 4.3.1 失火故障实验与机理分析 |
| 4.3.2 基于冲击响应特征的失火故障诊断方法 |
| 4.4 基于冲击来源识别的撞缸故障诊断方法研究 |
| 4.4.1 撞缸故障实验与机理分析 |
| 4.4.2 基于冲击来源识别的撞缸故障诊断方法 |
| 4.5 基于冲击特征的气门间隙异常故障诊断方法研究 |
| 4.5.1 项目实验情况与故障机理分析 |
| 4.5.2 基于冲击特征的气门异常故障诊断方法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果和发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（7）基于DSP的风力发电机电信号采集与故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 电信号故障诊断方法的研究现状 |
| 1.3.1 电信号故障诊断国内外研究现状 |
| 1.3.2 电信号故障诊断在风电系统中的研究现状 |
| 1.4 DSP芯片在信号处理中的应用 |
| 1.5 课题主要研究内容 |
| 第2章 故障信号提取的原理 |
| 2.1 齿轮副动力学模型 |
| 2.2 信号处理的基本原理 |
| 2.2.1 信号的调制 |
| 2.2.2 信号的解调 |
| 2.3 瞬时解调功率法 |
| 2.3.1 瞬时解调功率法基本原理 |
| 2.3.2 瞬时解调功率法的计算模拟 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件组成及原理 |
| 3.2 DSP芯片选择及性能 |
| 3.3 以DSP为核心的控制电路设计 |
| 3.3.1 DSP的最小系统设计 |
| 3.3.2 AD转换电路 |
| 3.3.3 AD模块供电电路 |
| 3.4 DSP外部存储器扩展 |
| 3.4.1 外部扩展接口简介 |
| 3.4.2 外部存储器扩展 |
| 3.5 电路板的合理布线 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统软件设计 |
| 4.1 AD模块程序设计 |
| 4.1.1 SPI通讯接口简介 |
| 4.1.2 AD接口函数 |
| 4.1.3 AD采样功能的验证 |
| 4.2 瞬时解调功率法程序设计 |
| 4.2.1 Hilbert变换的基本原理 |
| 4.2.2 Hilbert变换算法实现 |
| 4.2.3 FFT与IFFT程序设计 |
| 4.2.4 算法仿真与验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 仿真与实验研究 |
| 5.1 风力发电机组系统仿真模型 |
| 5.1.1 齿轮故障信号仿真 |
| 5.1.2 双馈风力发电机仿真模型 |
| 5.2 风力发电机传动链系统仿真结果分析 |
| 5.2.1 正常状态下的仿真结果 |
| 5.2.2 故障状态下的仿真结果 |
| 5.2.3 仿真结果对比分析 |
| 5.3 实验台的建立与数据采集系统 |
| 5.3.1 风力发电机模拟实验台 |
| 5.3.2 数据采集系统 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 正常状态下的实验结果分析 |
| 5.4.2 故障状态下的实验结果分析 |
| 5.4.3 实验结果对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）风力发电机组齿轮故障模拟实验及仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 国内外风力发电设备故障诊断研究现状 |
| 1.3.1 国外风力发电设备故障诊断研究现状 |
| 1.3.2 国内风力发电设备故障诊断研究现状 |
| 1.4 本文研究思路及内容安排 |
| 第2章 风力发电机组故障类型及故障诊断技术 |
| 2.1 风力发电机组故障类型 |
| 2.1.1 发电机故障 |
| 2.1.2 齿轮箱故障 |
| 2.2 故障信息提取技术原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 风力发电机组的建模与仿真 |
| 3.1 软件 Matlab/Simulink 简介 |
| 3.2 齿轮故障信号力学模型及仿真 |
| 3.2.1 齿轮副力学模型 |
| 3.2.2 齿轮故障信号仿真 |
| 3.3 发电机组的仿真 |
| 3.3.1 双馈风力发电机的数学模型 |
| 3.3.2 DFIG 异步风力发电机的仿真 |
| 3.4 仿真结果分析 |
| 3.4.1 正常状态下运行的仿真结果 |
| 3.4.2 故障状态下运行的仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 实验台搭建与模拟原理 |
| 4.1 风力发电机的模拟原理 |
| 4.1.1 双馈电机基本原理 |
| 4.1.2 双馈异步发电机的特点 |
| 4.1.3 风力机的模拟原理 |
| 4.2 风力发电机组的模拟 |
| 4.2.1 总体模拟方案 |
| 4.2.2 风力发电机组结构设计 |
| 4.2.3 风力发电机组数据采集 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 验证实验及分析 |
| 5.1 发电机转子恒频 |
| 5.1.1 电动机定子频率为 5Hz |
| 5.1.2 电动机定子频率为 10Hz |
| 5.1.3 三维对比分析 |
| 5.2 电动机定子恒频 |
| 5.2.1 发电机转子频率为 20Hz |
| 5.2.2 发电机转子频率为 30Hz |
| 5.2.3 三维对比分析 |
| 5.3 工频恒定 |
| 5.3.1 转子、定子频率分别为 40Hz 和 7.5Hz |
| 5.3.2 发电机转子、电动机定子频率分别为 35Hz 和 10Hz |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）风电机组齿轮箱振动状态测试分析与评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的意义 |
| 1.2 技术现状 |
| 1.2.1 风电机组维护维修、状态监测与故障防范技术 |
| 1.2.2 风电机组传动链振动噪声测试技术 |
| 1.2.3 风电机组齿轮箱振动测试标准 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 风电机组传动链振动测试方法及标准 |
| 2.1 风电齿轮箱的特点 |
| 2.2 齿轮箱振动 |
| 2.2.1 齿轮箱振动机理 |
| 2.2.2 行星齿轮系振动特点 |
| 2.2.3 齿轮箱振动的影响因素 |
| 2.2.4 齿轮箱典型失效形式 |
| 2.3 振动测量分析方法 |
| 2.3.1 振动测量 |
| 2.3.2 振动信号分析 |
| 2.4 齿轮箱振动标准 |
| 2.4.1 振动标准概述 |
| 2.4.2 一般齿轮箱振动标准 |
| 2.4.3 风电机组传动链振动标准 |
| 第三章 风电机组振动测试分析 |
| 3.1 风场及设备描述 |
| 3.2 风电机组传动链振动监测系统 |
| 3.2.1 EN3600振动监测系统 |
| 3.2.2 压电式加速度传感器 |
| 3.2.3 EN3600数据采集器 |
| 3.3 风电机组齿轮箱典型振动信号分析 |
| 3.3.1 齿轮箱振动变化趋势分析 |
| 3.3.2 齿轮箱振动信号时域特征分析 |
| 3.3.3 齿轮箱振动信号频谱特征分析 |
| 3.4 转速对齿轮箱振动的影响分析 |
| 第四章 齿轮箱振动报警阈值确定方法 |
| 4.1 振动报警阈值设定方法概述 |
| 4.1.1 需求及问题 |
| 4.1.2 报警阈值设定方法 |
| 4.1.3 根据统计学方法设定报警阈值 |
| 4.2 齿轮箱评估标准的确定 |
| 4.2.1 振动评价标准的确定原则 |
| 4.2.2 振动评价相对标准的确定方法 |
| 4.2.3 实现步骤 |
| 4.3 风电传动链各部件振动特征值统计分析 |
| 4.4 风电齿轮箱振动标准值统计分析 |
| 4.4.1 振动有效值的平均值及标准偏差 |
| 4.4.2 振动信号峰峰值分析 |
| 4.4.3 振动信号峭度指标分析 |
| 4.5 振动标准值的确定及对比分析 |
| 4.5.1 振动标准值的确定 |
| 4.5.2 关于振动标准值的讨论 |
| 4.5.3 齿轮箱设备评估 |
| 第五章 研究结果与展望 |
| 5.1 研究结果 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间发表论文及参与项目 |
| 一、发表论文 |
| 二、参与项目 |
（10）风电机组传动链振动分析与故障特征提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| Contents |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 风电机组设备技术现状 |
| 1.2.2 风电机组振动监测技术与系统现状 |
| 1.2.3 齿轮、轴承故障监测诊断技术 |
| 1.3 本文的主要研究内容和结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文章节结构 |
| 第2章 风电机组振动监测基础 |
| 2.1 风电机组传动链基本结构 |
| 2.1.1 双馈式风电机组传动链 |
| 2.1.2 直驱型风电机组传动链 |
| 2.2 风电机组传动链典型故障 |
| 2.2.1 风电机组故障统计分析 |
| 2.2.2 风电机组齿轮箱故障模式及影响分析 |
| 2.2.3 齿轮故障 |
| 2.2.4 轴承故障 |
| 2.3 齿轮箱振动分析 |
| 2.3.1 振动系统基本模型 |
| 2.3.2 风电机组传动链振动系统 |
| 2.3.3 定轴齿轮传动的扭转振动模型 |
| 2.3.4 行星齿轮传动轮系的纯扭转动力学模型 |
| 2.3.5 齿轮传动系统的动态激励 |
| 2.3.6 齿轮箱振动信号的基本形式 |
| 2.4 滚动轴承振动分析 |
| 2.4.1 滚动轴承振动机理 |
| 2.4.2 滚动轴承振动信号特征 |
| 2.5 振动监测与故障诊断技术基础 |
| 2.5.1 振动监测技术构成及特点 |
| 2.5.2 振动信号分析技术 |
| 2.5.3 故障诊断技术 |
| 2.6 实际风电机组传动链振动监测案例 |
| 2.6.1 案例一：双馈风电机组振动故障诊断 |
| 2.6.2 案例二：直驱风电机组振动故障诊断 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于倒频谱同态滤波的故障特征提取 |
| 3.1 倒频谱分析基础 |
| 3.1.1 倒频谱概述 |
| 3.1.2 倒频谱定义 |
| 3.2 基于同态滤波提取故障信息 |
| 3.2.1 同态滤波概念 |
| 3.2.2 同态滤波提取齿轮故障特征的方案 |
| 3.3 分析实例 |
| 3.3.1 双馈机组齿轮箱故障特征提取(案例一) |
| 3.3.2 直驱机组轴承故障特征提取(案例二) |
| 3.3.3 齿轮箱裂纹故障趋势分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于移动滤波包络谱图的故障特征提取 |
| 4.1 包络分析概述 |
| 4.2 基于Hilbert变换的窄带包络分析 |
| 4.2.1 Hilbert变换 |
| 4.2.2 窄带信号包络分析 |
| 4.2.3 窄带包络分析实例 |
| 4.2.4 窄带包络分析的问题 |
| 4.3 移动滤波包络谱图分析方法 |
| 4.3.1 基本原理 |
| 4.3.2 实现方法 |
| 4.4 移动滤波包络谱图应用实例 |
| 4.4.1 双馈式风电机组齿轮箱诊断(案例一) |
| 4.4.2 直驱式风电机组轴承诊断(案例二) |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于循环平稳分析的故障特征提取 |
| 5.1 循环平稳分析方法介绍 |
| 5.1.1 概述 |
| 5.1.2 循环平稳信号 |
| 5.2 滚动轴承振动的循环平稳分析 |
| 5.2.1 滚动轴承振动的循环平稳特性 |
| 5.2.2 谱相关函数图及故障特征提取 |
| 5.3 分析实例 |
| 5.3.1 试验轴承分析 |
| 5.3.2 直驱式风电机组轴承振动分析 |
| 5.3.3 结论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 一、发表的学术论文 |
| 二、其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、齿轮传动链故障监测系统的信号分析和研究（论文参考文献）
- [1]打捆机输送机构容错控制与远程监测系统研究[D]. 白东. 石家庄铁道大学, 2021
- [2]基于振动和电流信号的行星齿轮箱多故障诊断方法[D]. 李峰. 太原理工大学, 2019(03)
- [3]HXN3B型机车驱动装置振动分析与测试[D]. 董学文. 大连交通大学, 2019(08)
- [4]水电机组多源信息故障诊断及状态趋势预测方法研究[D]. 刘涵. 华中科技大学, 2019
- [5]中国筑路机械学术研究综述·2018[J]. 马建,孙守增,芮海田,王磊,马勇,张伟伟,张维,刘辉,陈红燕,刘佼,董强柱. 中国公路学报, 2018(06)
- [6]基于振动冲击特征的柴油机典型故障监测诊断方法及应用研究[D]. 张晓帆. 北京化工大学, 2018(02)
- [7]基于DSP的风力发电机电信号采集与故障诊断方法研究[D]. 罗建. 哈尔滨理工大学, 2016(03)
- [8]风力发电机组齿轮故障模拟实验及仿真研究[D]. 宫秀芳. 哈尔滨理工大学, 2015(07)
- [9]风电机组齿轮箱振动状态测试分析与评估[D]. 王峰. 华北电力大学, 2014(02)
- [10]风电机组传动链振动分析与故障特征提取方法研究[D]. 辛卫东. 华北电力大学, 2013(11)