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往复机械故障动力学分析及故障诊断研究
中文名称: 往复机械故障动力学分析及故障诊断研究
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论文编号: 3729682收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Wear Fault Dynamic Analysis and Fault Diagnosis Research of Reciprocating Machinery
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 机械电子工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 故障动力学模型 EMD RBF网络 关联维数 李亚普诺夫指数
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 往复机械广泛应用于各工业领域,对其进行故障诊断研究是目前国内外的研究热点之一.人们对往复机械故障(略)多研究,但由于其结构复杂、激励源多,对其实施故障诊断较困难,使其总体水平较低,这与生产中应用现状是及其不相符的.因此有必要加强开展往复机械故障诊断的研究. 本文以隔膜泵为例,采用碰撞——分离二状(略)建立了往复机械磨损故障动力学模型,并采用龙格库塔法对隔膜泵磨损故障动力学方程进行了数值求解,研究了不同参数下滑块的动态响应,并绘制了Poincare映射图,证明了出现(略)为混沌运动. 同时在此基础上,针对往复机械故障诊断存在的难题,并结合分形和混沌理论的特点,分别(略)李亚普诺夫指数为特征向量研究了往复机械的故障诊断方法.以隔膜泵为例,对三种不同的磨损仿真信号进行了分析,通过方法计算出每种信号的关联维数,采用Wolf方法计算出每种信号的李亚普诺夫指数,从计算结果可以看出,不同故障时的关联维数和李亚普诺夫指数不同,(略)不同状态时的故障类型,达到故障诊断的目的,证明了该方法应用于往复机械的故障诊断具有较好的效果. 设备故障诊断技术的另一发展方向为...
Rec(omitted) machinery is widely used in all kinds of industrial fields,(omitted)the fault diagnosis is (omitted)dy focuses in domestic and overseas. Many people do some work on Reciprocating machinery fault diagnosis , but the level on Reciprocating machinery fault diagnosis is low and mismatch with the present situation on th(omitted)ion for its complex structure and multiple activation. So it s necess(omitted)nforce reciprocating mechanical fault diagnosis research. The wear fault dynamic model ...
目录:
中文摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第8-13页
  ·课题背景及研究目的第8-9页
  ·本研究相关领域的国内外研究现状第9-11页
    ·往复机械故障诊断技术研究现状第9-10页
    ·往复式机械动力学特性的研究状况第10-11页
    ·往复式机械研究的主要方法第11页
  ·主要研究内容第11-13页
2 往复机械运动副磨损故障动力学模型及动力学分析第13-34页
  ·磨损间隙机构动力学研究方法第13-14页
    ·连续接触模型第13页
    ·二状态模型第13-14页
    ·三状态模型第14页
  ·往复机械磨损故障动力学方程第14-22页
    ·曲柄和连杆大头连接副磨损故障动力学模型第14-17页
    ·滑块和连杆小头连接副磨损故障动力学模型第17-19页
    ·两处同时出现磨损故障的动力学模型第19-22页
  ·动力学方程求解第22-24页
    ·Runge-Kutta(龙格库塔)方法第23-24页
    ·磨损故障动力学方程的求解第24页
  ·隔膜泵磨损故障动力学分析及非线性特性研究第24-32页
    ·动态响应第25-30页
    ·非线性特性分析第30-32页
  ·本章小结第32-34页
3 基于非线性理论的往复机械故障诊断研究第34-45页
  ·分形与混沌第34-36页
    ·分形与混沌第34-35页
    ·分形用于往复机械设备故障的可行性第35-36页
  ·关联维数的计算第36-37页
  ·李亚普诺夫指数的计算第37-38页
  ·关联维数和李亚普诺夫指数在往复机械故障诊断中的应用第38-44页
  ·本章小结第44-45页
4 基于EMD和AR模型的RBF网络故障诊断研究第45-58页
  ·基于EMD和AR模型的RBF网络故障诊断方法的提出第45-46页
  ·基于EMD和AR模型的RBF网络故障诊断的理论基础第46-50页
    ·EMD方法第46-47页
    ·时间序列模型第47-48页
    ·RBF网络第48-50页
  ·基于EMD、AR模型的RBF网络故障诊断研究第50-57页
    ·基于EMD、AR模型的RBF网络的故障诊断方法第50-52页
    ·基于EMD、AR模型的RBF网络在往复机械故障诊断的应用第52-57页
  ·本章小结第57-58页
5 总结第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页
附录 硕士研究生学习阶段发表论文第63页
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