一、时频等高图在旋转机械振动故障信号检测中的应用（论文文献综述）
周乾[1]（2020）在《基于机器视觉的旋转机械故障检测方法研究》文中研究表明旋转机械是工业生产中的基础性设施,对旋转机械故障的有效检测是其安全可靠运行的保障。传统接触式故障检测方法面临测量数量难扩展,测量位置难确定,测量数据难同步的挑战。因此,当前迫切需求新型旋转机械故障检测方法。近年来,机器视觉技术得到快速发展,满足全场景、非接触、多点振动检测,是突破旋转机械故障检测需求的关键。本文围绕旋转机械新型非接触式故障检测问题,探究基于高速视频的全场景振动强度分析机理,提出基于机器视觉的旋转机械故障检测方法,并以高速转子实验平台为研究对象对该方法进行实验验证。首先,针对传统非接触式振动测量存在精度低、成本高的问题,探究了基于高速相机的高精度微小振动分析方法。该方法对高速视频进行多方向空间分解和局部相位运动分析,从而提取振动位移,实现振动的多点、多方向非接触式测量。通过对多种振动情况进行实验研究,验证了基于高速视频的振动测量方法的有效性。其次,针对本文的研究对象旋转机械,设计了一种基于高速视觉的旋转机械故障检测实验平台,包括高速图像采集系统软硬件和转子故障模拟实验平台,可以实现高速相机的拍摄控制、参数设置和图像采集存储功能,以及模拟多种转子故障情况。再次,针对基于接触式传感器的故障检测存在振动信号特征信息单一,无法准确反映故障特征的问题,提出一种基于振动图像的旋转机械故障检测方法。该方法将高速视频序列中不同像素的运动信息重构成振动图像,并分析图像不变性特征,获取不同故障类型。通过对转子系统不同故障情况进行实验研究,表明所提出的基于振动图像的旋转机械故障检测方法能够获得丰富的故障特征信息,提高了故障检测精度。最后,针对多源故障检测中存在的振动信号位置不确定问题,提出一种基于机器视觉和盲源信号分离的旋转机械故障检测方法,该方法首先基于高速视频分析获得全场景振动强度图,融合主成分分析及分集合并技术对多源故障进行分离。实验结果表明,所提出的多源故障检测方法可以准确定位故障区域,对多源故障进行有效分离及识别。
王国锋[2]（2016）在《典型钢结构中导波传播机理与损伤识别研究》文中研究说明近年来,由于工程结构损伤导致重大事故的案例越来越多,所以对工程结构的损伤进行检测以预防事故的发生越来越受人关注。在众多工程环境中,要求能够实现对服役中的结构进行实时、主动的检测。基于超声导波的损伤检测技术因其具有在线、实时、无损检测等优点,成为目前工程结构检测中常用的检测技术,其在薄板等简单结构中的检测已经非常成熟,但在工程中使用的多为型钢或者是圆管结构。因此,研究导波在典型钢结构中导波传播机理以及损伤检测具有重要的工程意义。本论文首先综述结构健康监测技术的国内外研究现状,重点概述结构健康监测技术、导波基本理论、导波与损伤的相互作用、信号的激励与接收、常见的信号处理方法、以及导波检测技术中损伤识别与定位方法等。通过以弹性波的基本理论为基础,探究导波在固液界面上的反射与折射情况,并推算无限大自由薄板与无限长自由圆管结构中导波的频散方程。利用数值求解法并结合应用MATLAB软件,绘制出相对应的导波频散曲线。同时研究基于ABAQUS平台的有限元仿真方法,重点概述有限元仿真中网格与步长参数的选择,以及结构中损伤和载荷仿真建模的方法。最后介绍本研究中的实验平台。在对H型钢的损伤进行导波检测中,根据形状相似原则参考无限大自由薄板的导波理论。而在激励信号的选择上,综合考虑导波的多模式特性、频散特性、响应波强度以及激励信号周期数等因素对H型钢中导波传播的影响。在确定了激励信号的基础上,分析点激励与整周激励等多种激励方式下导波传播特性以及腹板翼板不等厚对导波传播的影响。根据Lamb波反对称模式对初始损伤和微损伤检测具有较强的灵敏性,Lamb波对称模式对损伤检测具有衰减小、长距离等优点。所以在对损伤大小识别的研究中,采用反对称激励的方式进行;而在对长距离损伤定位的研究中,采用对称激励的方式进行。H型钢损伤定位中,提出“六点时差定位法”,不仅能对H型钢的损伤进行轴向定位,而且能还完成周向上的定位。在流体管道中导波传播特性以及损伤检测的研究中,依据无限长自由圆管中导波的基本理论,基于减少导波模态等角度选择合适的激励信号。选择单点激励,多点接收的检测网络进行有限元仿真与实验研究。本文中考虑到流体对管道中导波传播的影响,在此基础上对流体管道中导波传播情况以及损伤检测进行研究。在流体管道损伤的定位中,采提出了具有实用性的“椭圆定位法”,能够完成管道中损伤轴向与周向的定位,但周向的定位精度远小于轴向。本文在H型钢和管道两种典型钢结构中损伤定位的研究方法与结论,对类似结构进行导波检测的研究具有重要的参考意义。
潘海宁,张军,秦明,冯健,李明辉[3]（2014）在《基于能量谱特征的变速风机振动调制信号的检测方法》文中指出风机运行状态评估是提高风机稳定性并降低运行成本的有效手段。为消除风机状态监测中时变风速对风机机械振动的时频特性的影响,引入无量纲希尔伯特-黄变换方法绘制信号的幅值及能量谱特性。为了保证振动信号调制特征提取精度的同时降低计算量,提出了一种根据希尔伯特-黄谱的振动调制信号周期特征的提取方法,以风机齿轮箱振动信号为对象进行了调制特征提取实验,并将提取结果与目前风机运行状态评估常用的傅里叶方法的结果进行了对比。
安宏文[4]（2014）在《大容量火电机组调峰运行的轴系振动特性分析》文中提出随着我国经济的快速发展,用电负荷的峰谷差逐渐增大。近些年来,针对越来越高的节能环保要求,我国火力发电设备经过了上大压小的产业结构调整,投运了大量600MW及以上的大容量火电机组。我国新能源发电的快速发展,也对电网的负荷变化产生新影响。在这种背景下,参与调峰运行的火电机组容量不断增加,许多大容量火电机组也投入到调峰运行的行列,根据电网的负荷需求在较大范围内进行负荷调节。火电机组参与宽负荷范围调峰运行的关键问题是对电网负荷快速变化的适应性和低负荷下运行的稳定性。我国大容量火电机组通常以承担中问负荷为主进行设计,这类机组参与调峰运行,由于运行工况条件发生变化,出现较多极端运行工况,可能带来轴系结构热应力、变形、轴系振动和稳定性等方面的新问题,导致设备存在重大安全隐患。提高大容量火电机组在宽范围负荷快速变动条件下的运行安全性是发电行业急需解决的关键技术问题。大容量火电机组参与调峰所带来的运行安全稳定性问题在我国更加突出,原因是我国在机网两侧的条件与西方国家存在差异,而这方面尚缺少深入的研究。本文针对大容量火电机组的特殊性,以600MW汽轮发电机组为对象,在国家和企业科技项目的支持下,深入开展大范围变负荷运行条件下的机组轴系动态特性与稳定性、故障状态下的振动特性及故障特征提取方法等方面的研究,对于提高机组参与调峰运行的安全可靠性具有重要的科学和工程实际意义。论文的主要研究内容及成果如下：（1）600MW机组结构及运行特点分析。结合两个细则,分析了AGC运行方‘式对汽轮机寿命、材料及轴系振动特性的影响,对大容量火电机组振动监测保护系统（TSI系统和TDM系统）的技术现状进行综述；针对某600MW亚临界火电机组,利用实际运行数据分析了自动发电控制（AGC）运行方式下,机组负荷、主汽压力、主汽流量变化对于汽轮机轴系振动的扰动。从运行数据反映的长期趋势看,机组快速变化负荷对高中压缸两端轴承振动产生一定影响。从瞬态振动数据分析来看,负荷变化对振动信号波形、频谱构成影响不明显,没有改变高中压转子的振动状态。（2）轴系振动特性的计算分析。以国产典型600MW火电机组为对象,分别用传递矩阵法和有限元法对轴系弯振和扭振固有特性、快速变负荷状态下的轴系扭振响应特性、发电机两相短路故障下的轴系扭振响应特性进行了仿真计算和比较研究。分析结果表明,600MW机组的轴系扭振危险轴段均位于各转子之间的连接部位：在快速升降负荷时,轴系扭矩响应呈现衰减振荡特性,表明机组在快速升负荷时轴系处于稳定状态；两相短路故障的扭矩响应中,一、二阶扭振固有频率处的峰值最突出,工频及其二次谐波也比较明显,存在共振风险。因此两相短路故障对轴系安全性影响较大。（3）汽轮机瞬态过程的轴系异常振动分析。通过实际案例,对大容量火电机组出现的异常振动现象进行分析,探讨异常振动的响应特性,研究提取故障特征的信号分析方法,为进行轴系故障诊断提供依据。研究了某600MW机组高中压转子发生的缓慢热变形现象的振动特征,确定了导致转子热变形的原因,。提出了一种基于Gabor变换时频域滤波的提取振动信号中特殊频率成分,进行轴系稳定性分析和故障判断的方法。通过对升降速过程的振动信号、气流激振导致的不稳定振动信号的分析,证明了该方法的效果。（4）汽轮机碰磨故障监测诊断方法研究。汽轮发电机组发生轻微动静部件碰磨故障时,相对轴振响应信号中的故障信息非常微弱。针对这一特点,提出采用结构振动检测和信号分析处理相结合的碰磨故障监测诊断新方法,该方法利用碰磨引起的较高频率的冲击振动能量信息,适用于碰磨这类具有瞬时冲击特征的异常振动。由于相对轴振监测对碰磨引起的冲击振动响应不敏感,提出一种采用小波奇异值检测碰磨冲击故障的方法,用小波多分辨率分析获取在特定尺度上的碰磨瞬时冲击信号,提取该瞬时冲击信号的幅值包络,然后采用小波奇异值检测方法对碰磨引起的突变信息进行检测,可以明显改善微弱碰磨故障特征的提取效果。（5）汽轮机振动源的盲分离方法研究。采用频域ICA分析方法对多台大容量汽轮机组进行了多通道轴振信号振源分离,结果表明频域ICA能够更清楚地给出源信号的描述,分离结果更符合汽轮机转子系统振动源的实际情况。频域ICA可以分离出轴振测量信号中包含的可能很微弱的故障信息,分离结果的物理意义比较清晰明确。研究了利用单通道振动实测信号的ICA特征提取方法,结果表明,仅仅依靠单通道ICA分离出的基函数不足以反映机组运行状态的变化,需要进一步对各个基函数进行处理,验证其作为特征信息的有效性。
巩晓赟[5]（2013）在《基于全矢谱的非平稳故障诊断关键技术研究》文中认为当旋转机械发生故障时,振动信号通常表现为非平稳性,常规的非平稳信号分析方法虽然在一定程度上解决了非平稳信号的故障特征提取问题,但由于诊断对象为单源信息,分析结果存在信号信噪比低和诊断的可信度低等问题。为了从振动信号中更全面、准确地提取出故障征兆,本文将全矢谱技术引入到非线性、非平稳信号分析方法中,实现多通道融合信息的小波变换、高阶统计量以及经验模态分解等非平稳信号分析方法,解决多通道非平稳信号的数据融合与特征提取等问题。本文在“全矢谱技术体系构建及故障诊断基础研究”（国家自然科学基金项目（50675209））和“全矢谱技术及设备诊断工程应用研究”（河南省杰出人才创新基金（0621000500））项目的基础上,研究了旋转机械多个通道的故障振动信号的非平稳信号分析方法。主要研究内容包括四部分：一是基于全矢谱技术的小波分析方法及其在故障诊断中的应用；二是基于全矢谱技术的高阶统计量分析方法及其在故障诊断中的应用：三是基于全矢谱技术的经验模态分解及其在故障诊断中的应用；四是全矢谱技术体系的构建及其应用。各个部分的具体研究内容和主要成果如下：（1）研究了基于信息融合的全矢小波、全矢小波包在旋转机械故障诊断中的应用。针对故障振动信号的非平稳特性,将全矢小波包分析方法与基于Hilbert变换的包络解调相结合,提出基于同源信息融合的全矢小波包-包络解调分析方法,并在仿真和实例分析中进行验证,即分别采用传统的单源小波包-包络解调、全矢Hilbert包络解调和全矢小波包-包络解调三种方法对同源信息进行分析,通过对比分析表明,全矢小波包-包络解调有效地融合了来自不同方向传感器的振动信息,能够全面、准确地提取出特征频率,具有一定的优越性。在仿真实验分析中,对全矢小波包-包络解调分析方法的兼容性作了进一步讨论。（2）研究了基于同源信息融合的矢双谱理论,对同一截面的单源信号分别作双谱分析时,两者在能量和结构上存在较大差别,矢双谱分析方法通过对同源信息的有效融合,能够完整地表达出振动信号中的二次相位耦合特征,具有一定的优越性。针对工程中的大量背景噪声,进一步提出小波包-矢双谱,该方法可以提高信噪比,比直接进行矢双谱分析的效果更好。（3）研究了Wigner三谱在非平稳故障振动信号中的应用。对转子同一截面不同方向传感器的振动信息分别进行Wigner三谱分析时,由于转子的涡动特性,其结果呈现出差异性,将全矢谱与Wigner三谱相结合,提出矢Wigner三谱的理论及算法,并通过实例验证了该方法的可行性。（4）研究了基于同源信息融合的全矢EMD分析方法,仿真和实例分析表明,全矢EMD能够将转子同一截面不同方向处的信号有效融合,提取出该截面最大振动强度的EMD结果,减少了EMD分解由于振动幅值的不同带来的分析误差：对多分量叠加信号进行EMD分解时,由于受信号频率相对大小的影响,EMD分解结果产生频率混叠现象,全矢EEMD分析方法能够有效地抑制模态混叠,更真实、准确地反映出各个模态分量的物理特性；针对分解后具有调制特性的模态分量,进一步对分解结果作包络解调分析,分别给出了全矢EMD包络解调和全矢EEMD包络解调两种分析方法。（5）在以上理论研究的基础上,构建基于全矢谱技术的非平稳故障诊断体系,探讨了以全矢谱技术为核心的振动信号分析系统的总体设计过程,并给出了系统的主要功能和技术特点,为进一步拓展全矢谱技术的工程应用范围奠定了基础。
徐亚军[6]（2013）在《基于阶比多尺度线调频小波路径追踪的滚动轴承故障诊断方法研究》文中研究指明滚动轴承是机械设备中最常见的零部件，其运行状态的好坏直接影响到整台机器的性能，对其进行状态监测与故障诊断具有重要的意义。机械设备运行过程中产生的振动信号包含了丰富的故障信息，将故障特征信息从振动信号中提取出来是机械设备故障诊断的关键。机械设备的故障振动信号通常为非平稳的，在变转速工况下的机械设备振动信号往往包含了更多的设备运转信息和故障信息，系统的缺陷更容易地被发现。以等时间间隔采用拾取的振动信号在转速波动工况下通常表现出非平稳性与低信噪比性，这导致目前常用的信号处理技术无法准确获取故障特征信息。本文在国家自然科学基金项目（项目编号：50875078）的资助下，针对现有信号处理方法时频聚集性不够、抗噪性能不强等特点，将阶比多尺度线调频小波路径追踪方法引入变转速工况下的滚动轴承故障诊断中。本文研究用多尺度线调频小波追踪算法自适应地准确估计变转速下的故障特征频率曲线，并依据阶比分析获取角域下的平稳信号，最后分别结合多尺度形态学解调与循环平稳解调方法诊断变转速工况下滚动轴承的故障。论文主要研究工作有（1）针对现有时频分析方法时频聚集性不够、抗噪性能不强等特点，将多尺度线调频小波路径追踪方法引入到轴承故障诊断，该方法具有较好的时频聚集性与抗噪性，非常适合诊断变转速工况下的滚动轴承故障。仿真信号分析证明了该方法的有效性与优越性。（2）针对变转速工况下的滚动轴承故障特征信息难以提取的问题，提出一种基于线调频小波路径追踪的阶比多尺度形态学解调的滚动轴承故障诊断方法。该方法先采用线调频小波路径追踪算法获得轴承的故障特征频率；再对非平稳转速下时域振动信号的包络进行等角度重采样得到角域平稳信号，并用基于信号局部峰值的方法确定多尺度形态学分析的结构元素；用各结构元素对重采样信号进行形态学操作，最后对操作结果的平均值做频谱分析，以完成阶比多尺度形态学的解调过程。线调频小波路径追踪算法能很好的提取轴承非平稳振动信号的故障特征频率，而多尺度形态学解调是对各尺度形态学分析结果的平均值进行频谱分析，能有效地抑制噪声，从而使得该方法具有很好的抗噪性能，适用于工程实际中变转速轴承振动信号的分析。仿真分析和应用实例证明了该方法的有效性和优越性。（3）将线调频小波路径追踪算法与循环平稳解调方法相结合，提出一种变转速滚动轴承的故障诊断方法。该方法首先采用线调频小波路径追踪算法获得轴承的故障特征频率；再对非平稳转速下时域振动信号的包络进行等角度采样，获得角域周期平稳信号，并获取角域信号的循环自相关函数；在特征循环阶比处对循环自相关函数进行切片，最后对切片进行解调分析得到切片解调谱，依据切片解调谱进行滚动轴承故障诊断。线调频小波路径追踪算法能准确、有效地提取轴承非平稳振动信号的故障特征频率，而循环平稳解调分析能有效提取淹没在噪声中的周期性故障特征，从而使得该方法具有很好的抗噪性能，适用于工程实际中变转速轴承振动信号的分析。仿真分析和应用实例证明了该方法的有效性和优越性。本文将阶比多尺度线调频小波路径追踪算法引入到变转速工况下的滚动轴承故障诊断中，并结合多尺度形态学解调以及循环平稳解调方法，实现了信号处理方法的优势互补，并利用阶次解调谱很好的识别了变转速工况下的滚动轴承的故障特征。仿真算例和应用实例表明，阶比多尺度线调频小波路径追踪算法在滚动轴承的故障诊断中具有良好的应用前景。
吴雪明[7]（2011）在《基于自适应线调频基原子分解方法的机械故障诊断研究》文中认为生产过程中发生的设备故障会导致设备停机或机器损坏，进而导致生产中断，因而在制造业尤其是流程制造业中，对机械设备的状态监测与故障诊断具有重要的理论意义和实用价值。从机械设备的故障振动信号中提取故障特征信息，是机械设备故障诊断的关键。在变转速工况下，机械设备的振动信号往往包含了更多的设备运转信息和故障信息，系统缺陷能更容易地被发现。然而以等采样频率采集的振动信号在转速波动工况下往往表现出强烈的非平稳性和低信噪比性，导致目前常用的信号处理技术无法从中准确提取故障特征信息。本文在国家高技术研究发展计划（863计划）项目“大型风力发电机组状态监控与故障诊断技术研究”（项目编号：2009AA04Z414）和国家自然科学基金项目“多尺度线调频基稀疏信号分解方法及其在机械故障诊断中的应用研究”（项目批准号：50875078）资助下，针对现有信号处理方法时频聚集性不够，抗噪性能不强等缺点，研究提出了一种新的信号处理方法—自适应线调频基原子分解（adaptive chirplet atomicdecomposition, ACAD）方法，并将其应用于转速变化的齿轮和滚动轴承的故障诊断中。本文的主要研究工作有：（1）针对多尺度线调频基稀疏信号分解方法算法效率低、分解分量幅值失真等问题，研究提出了ACAD方法，并证明了该方法具有良好的分解精度、较好的抗噪性能和较高的分解效率，非常适合于多分量非平稳信号的分析处理。（2）针对变转速工况下低信噪比的故障齿轮振动信号调制边频带难以识别的问题，研究提出了基于ACAD的时域同步平均方法。ACAD方法可以有效地提取齿轮的啮合频率曲线，从而获得齿轮转速曲线，再对振动信号进行角域重采样，可满足时域同步平均对信号平稳性要求。仿真和实验分析证明了基于ACAD的时域同步平均方法能清晰获取齿轮的故障调制阶次，非常适合于转速剧烈波动情况下的齿轮故障诊断。（3）提出了基于ACAD阶次包络和循环频率的变转速齿轮故障诊断方法。包络谱和循环频率分析方法是一种有效的齿轮幅值和相位调制频率提取方法，但在变转速工况下齿轮振动信号往往表现出剧烈的非平稳性，由于故障而产生的调制频率成分也会随着转速变化而变化，不满足FFT对信号的平稳性要求，包络谱和循环频率分析无法提取齿轮的故障信息。基于ACAD阶次包络和循环频率的变转速齿轮故障诊断方法先利用ACAD从齿轮振动信号中提取啮合频率，从而获得齿轮转速曲线，根据获得的转频曲线再对原始信号进行角域重采样。对重采样信号进行Hilbert变换分别提取其包络和相位。对包络信号进行FFT变换获取幅值调制频率，对相位信号进行循环频率获取相位调制频率，从而实现齿轮的故障诊断。（4）将ACAD方法与神经网络结合应用于变转速工况下滚动轴承的故障识别。采用ACAD方法从滚动轴承振动信号的包络中提取故障特征频率及其倍频分量，再从这些特征故障分量中提取能量、方差等时域特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障模式。应用实例证明该方法可以准确有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类。本文研究了适合处理多分量非平稳信号的ACAD方法，并在其基础上提出了基于ACAD的时域同步平均方法、基于ACAD的阶次包络和循环频率方法和基于ACAD的神经网络方法，这些方法能有效应用于变转速工况下齿轮和滚动轴承的故障诊断。仿真算例和应用实例表明，ACAD方法在机械故障诊断中具有良好的应用前景。
赵康德[8]（2010）在《基于小波变换和Lipschitz指数的水泵故障诊断研究》文中认为水泵是许多工业生产过程中的关键设备,尤其是核电站给水泵以及循环冷却泵等水泵机组,一旦发生故障将会造成巨大的经济损失和严重的社会影响。因此,有必要对水泵故障先兆进行及时诊断,以提高水泵机组运行的可靠性。目前,国内外用于水泵机组故障诊断的方法有频谱分析、功率谱估计、小波分析、故障树等方法,由于水泵故障的复杂性和多样性,单独依靠这些方法往往只能粗略地知道水泵是否存在故障及发现部分故障,而对于早期故障却难以及时发现。考虑到水泵设备发生故障时,其振动信号往往包含奇异性成分,因此可以从振动信号的奇异性分析入手进行水泵故障诊断研究。小波变换模极大值（WTMM）是在小波变换基础上建立起来的一种分析信号奇异性的有效方法,信号奇异性程度通过Lipschitz指数的大小反映。通过WTMM和Lipschitz指数相结合的方法对振动信号进行分析处理得到故障特征值,对大量故障特征值训练得到故障模型知识库,再根据模型匹配的方法得到疑似故障集,最后对疑似故障集取交集得到诊断结果。振动信号采集系统的优劣直接影响了水泵故障诊断系统的可靠性,本文设计了一套基于MMA7260和uPD78F0547的水泵振动信号采集系统,该振动信号采集系统可以实现对水泵振动信号的实时采集,并能通过RS-232接口将采集到的振动数据传送到上位机进行分析处理。该采集系统具有灵敏度高、采集速度快、成本低和便于使用等优点。以水泵机组正常运行和发生绕组过热、轻度不平衡、严重不平衡、支座松动等故障为例进行诊断实验。实验结果表明:这种方法可以有效发现故障,区分故障类型并可以识别故障程度,为水泵机组故障诊断提供了又一种有效的方法,对其它类似机械故障诊断具有一定的指导意义。
王新超[9]（2010）在《小电流接地系统的状态监测及接地故障研究》文中提出在我国中压配电系统中,广泛采用中性点小电流接地方式。做好小电流接地系统运行的状态监测工作,对于保障生产用电和人民生活用电的可靠、安全性具有重大意义。本文主要针对小电流接地系统中状态监测的一些特点,通过理论推导、现场数据记录验证、模拟分析和仿真等方法对线路绝缘在线监测的实现、接地故障线路的甄别和电气设备状态的温度解读算法等方面进行了研究,完成了如下研究工作:本文就不停电绝缘在线监测问题进行了研究,借助电磁场和行波理论,提出了一种基于短暂扰动注入的输配电线路状态在线监测新方法。该方法可以完全实现线路绝缘的带电在线监测;通过分叉点注入和电压的短暂钳位技术,实现了各分支线路的独立监测。本文针对消弧线圈接地系统在单相接地故障时故障线路甄别困难问题,提出了零序电流比例增量判别法。该方法利用故障线路零序电流变化率大于非故障线路的原理来实现线路甄别。本文还构建了基于多种故障线路甄别算法综合的模糊判据体系,实例分析表明该体系可以有效提高算法的可靠性。本文研究了两相接地时主要电气量的变化,提出了将负序电流检测法用于单相接地异相高阻接地（漏电）故障的线路甄别。本文在对温度时域传导过程分析的基础上,提出了一种在线监测设备中电接触元件电阻变化的时域参考模型法。该方法可根据经验来选择近似的参考模型,只获取温度的快速变化信号,对变化缓慢的环境温度不敏感。本文在对温度传导过程频域分析的基础上,给出了温度传递延滞时间的频域相角表达式。借助Daubechies小波,研究了温度变化的时频域信息提取方法。该方法对于评估装置内耗电阻的变化十分有效。
马辉,李朝峰,轩广进,闻邦椿[10]（2010）在《转子系统油膜失稳故障的时频特征分析》文中研究指明采用转子试验台对油膜失稳故障进行模拟,通过调整转盘厚度和转轴长度来改变试验参数,最后采集两组不同参数下的发生油膜失稳的振动信号,通过三维谱图、重排小波尺度图和轴心轨迹对其故障特征进行提取,得到发生油膜失稳故障的一些新的时频特征,并对其产生机理进行了分析,得出的结论可为油膜失稳故障诊断提供理论参考。
二、时频等高图在旋转机械振动故障信号检测中的应用（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、时频等高图在旋转机械振动故障信号检测中的应用（论文提纲范文）
（1）基于机器视觉的旋转机械故障检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 旋转机械故障检测研究现状 |
| 1.2.2 振动测量研究现状 |
| 1.2.3 基于机器视觉的振动测量研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作和内容安排 |
| 1.3.1 研究工作 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 高速视频振动测量方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于相位的机器视觉振动测量方法分析 |
| 2.2.1 基于相位的振动测量基本流程 |
| 2.2.2 图像空间分解方法 |
| 2.2.3 图像局部相位处理 |
| 2.3 高速视频振动特征线性放大技术 |
| 2.3.1 算法基本流程 |
| 2.3.2 空间滤波 |
| 2.3.3 时域滤波 |
| 2.3.4 运动放大分析 |
| 2.4 高速视频振动测量方法实验研究 |
| 2.4.1 音叉振动测量实验结果 |
| 2.4.2 悬臂梁振动测量实验结果 |
| 2.4.3 高速电机振动测量实验结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于高速视频的旋转机械故障检测实验平台设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 高速视觉振动测量平台硬件组成 |
| 3.2.1 高速工业相机 |
| 3.2.2 图像采集卡 |
| 3.2.3 无频闪光源 |
| 3.3 高速振动视频采集软件设计 |
| 3.3.1 软件功能框架 |
| 3.3.2 软件可视化界面 |
| 3.4 转子故障模拟实验平台 |
| 3.4.1 转子实验平台组成结构 |
| 3.4.2 转子平台故障模拟 |
| 3.5 高速图像采集影响因素分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于高速视频的故障特征检测方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 旋转机械故障机理分析 |
| 4.2.1 转子不平衡故障机理 |
| 4.2.2 转子不对中故障机理 |
| 4.3 基于振动图像的故障特征检测方法 |
| 4.3.1 振动图像表示形式 |
| 4.3.2 基于仿射不变矩的振动图像特征提取 |
| 4.3.3 基于关联函数的故障识别 |
| 4.4 基于高速视频的旋转机械故障特征检测实验研究 |
| 4.4.1 转子不平衡故障特征检测实验结果 |
| 4.4.2 转子不对中故障特征检测实验结果 |
| 4.4.3 变转速条件下故障特征检测实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于高速视频和盲源分离的多源故障检测方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 盲源分离数学理论 |
| 5.2.1 盲源分离混合模型 |
| 5.2.2 信息论和统计学 |
| 5.2.3 信号预处理 |
| 5.3 基于视觉盲源分离的旋转机械故障检测 |
| 5.3.1 独立成分分析 |
| 5.3.3 视觉全场景振动强度表示 |
| 5.3.4 基于机器视觉的盲源信号分离方法研究 |
| 5.3.5 旋转机械故障信号盲分离仿真验证 |
| 5.4 超定视觉盲源分离 |
| 5.4.1 分集合并技术的应用 |
| 5.4.2 融合分集合并技术的视觉超定盲源分离方法 |
| 5.5 基于视觉盲源分离的故障检测实验研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作总结 |
| 6.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（2）典型钢结构中导波传播机理与损伤识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 研究概论 |
| 1.2.2 结构损伤与导波的相互作用 |
| 1.2.3 信号的激励与接收 |
| 1.2.4 响应波信号分析方法(时域分析、频域分析、时频分析) |
| 1.2.5 结构中损伤识别与定位 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 本文的主要章节安排 |
| 第二章 导波的基本理论与有限元仿真 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 波的基本理论 |
| 2.3 固液界面上波的传播 |
| 2.4 无限大均匀薄板中的导波 |
| 2.4.1 Lamb波频散方程 |
| 2.4.2 SH波频散方程 |
| 2.5 圆管中导波频散方程 |
| 2.5.1 纵向导波频散方程 |
| 2.5.2 周向导波频散方程 |
| 2.6 基于ABAQUS的有限元仿真 |
| 2.6.1 ABAQUS平台介绍 |
| 2.6.2 有限元仿真参数选择 |
| 2.6.3 结构中损伤的建模 |
| 2.6.4 载荷的建模 |
| 2.7 实验平台的搭建 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 H型钢中导波的传播机理研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 激励信号的选择 |
| 3.2.1 基于导波多模式特性的考虑 |
| 3.2.2 基于导波频散特性的考虑 |
| 3.2.3 基于响应信号强度考虑 |
| 3.2.4 激励信号周期数 |
| 3.2.5 小结 |
| 3.3 H型钢中导波传播特性 |
| 3.3.1 点激励导波传播特征 |
| 3.3.2 整周激励导波传播特征 |
| 3.3.3 换能器布局优化 |
| 3.4 H型钢中腹板与翼板不等厚对传播特性的影响 |
| 3.4.1 点激励时的影响 |
| 3.4.2 整周激励时的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 H型钢中导波的损伤识别与定位研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 损伤对导波的传播的作用 |
| 4.3 损伤识别能力大小算例 |
| 4.3.1 腹板上的损伤 |
| 4.3.2 翼板上的损伤 |
| 4.3.3 损伤识别能力分析 |
| 4.4 损伤定位方法与算例 |
| 4.4.1 定位方法 |
| 4.4.2 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 管道中的超声导波传播机理及损伤定位 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 激励信号的选择 |
| 5.3 自由圆管中导波传播特性 |
| 5.3.1 有限元模型 |
| 5.3.2 实验模型 |
| 5.4 管内流体对响应波的影响 |
| 5.5 流体管道中损伤的定位 |
| 5.5.1 定位方法 |
| 5.5.2 仿真分析 |
| 5.5.3 实验分析 |
| 5.5.4 误差分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 本文的创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间论文及获奖情况 |
（4）大容量火电机组调峰运行的轴系振动特性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 概述 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 汽轮发电机组振动研究现状 |
| 1.2.1 汽轮发电机组轴系振动特性研究现状 |
| 1.2.2 汽轮发电机组振动监测与故障诊断 |
| 1.2.3 AGC对汽轮发电机组的影响 |
| 1.2.4 关于气流激振问题的研究 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 第2章 600MW机组结构及运行特点分析 |
| 2.1 国产600MW汽轮发电机组结构及运行 |
| 2.1.1 基本布置形式 |
| 2.1.2 蒸汽流程和轴系结构 |
| 2.1.3 汽轮机组运行 |
| 2.2 AGC调峰运行方式及其影响分析 |
| 2.2.1 两个细则内容概述 |
| 2.2.2 对机组寿命影响 |
| 2.2.3 主要部件的材料损耗分析 |
| 2.2.4 对振动影响分析 |
| 2.3 汽轮机振动监测与保护系统 |
| 2.3.1 汽轮机监测仪表系统(TSI系统) |
| 2.3.2 瞬时数据管理系统(TDM系统) |
| 2.4 实际机组在AGC调峰运行方式下的振动状态 |
| 2.4.1 运行参数变化对轴振的影响 |
| 2.4.2 高中压轴振瞬时信号分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 轴系振动特性的计算分析 |
| 3.1 概述 |
| 3.1.1 转子动力学研究内容概述 |
| 3.2 转子动力学理论基础 |
| 3.2.1 弹性支撑下的转子模型及微分方程 |
| 3.2.2 模态分析理论 |
| 3.2.3 轴系振动的有限元分析 |
| 3.2.4 轴系振动的传递矩阵法 |
| 3.2.5 Newmark-β法的增量表达式 |
| 3.3 轴系弯曲振动固有特性分析 |
| 3.3.1 600MW汽轮发电机组轴系概况 |
| 3.3.2 轴系集中质量模型 |
| 3.3.3 轴系弯曲振动固有频率 |
| 3.4 轴系扭转振动固有特性分析 |
| 3.4.1 扭转振动固有频率及振型 |
| 3.4.2 轴系危险轴段的确定 |
| 3.5 轴系在快速变负荷下的扭振响应 |
| 3.5.1 典型单元的扭振传递矩阵 |
| 3.5.2 轴系在快速变负荷下的扭振响应 |
| 3.6 两相短路故障扭转振动响应 |
| 3.6.1 两相短路故障扭转振动模型 |
| 3.6.2 扭转振动响应-传递矩阵法 |
| 3.6.3 扭转振动响应-有限元法 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 汽轮机瞬态过程的轴系振动分析 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 转子热弯曲的振动特征分析 |
| 4.2.1 转子热弯曲概述 |
| 4.2.2 起停机过程的振动特征 |
| 4.2.4 升降速过程轴系稳定性分析 |
| 4.2.5 消除振动的措施及建议 |
| 4.3 基于Gabor时频滤波的轴系振动分析及故障特征提取 |
| 4.3.1 Gabor变换基本概念 |
| 4.3.2 汽轮机振动信号的时频滤波 |
| 4.3.3 升速过程振动转频成分提取实例 |
| 4.3.5 气流激振故障特征提取实例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 汽轮机碰磨故障监测诊断方法研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 汽轮机碰磨故障检测方法 |
| 5.2.1 碰磨振动响应特征 |
| 5.2.2 检测方法 |
| 5.2.3 实施步骤 |
| 5.2.4 分析示例及特点小结 |
| 5.3 基于小波奇异值分析的汽轮机碰磨特征提取 |
| 5.3.1 小波变换与信号的奇异性 |
| 5.3.2 汽轮机微弱碰磨信号奇异值检测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 汽轮机振动源的盲分离方法研究 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 基于ICA的盲分离 |
| 6.2.1 机械振动信号的混合模型 |
| 6.2.2 独立分量分析的基本概念 |
| 6.2.3 频域ICA的振动信号分离 |
| 6.3 频域ICA分析实例 |
| 6.4 ICA特征提取在汽轮机异常振动分析中的应用 |
| 6.4.1 ICA特征提取基本原理 |
| 6.4.2 分析案例 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 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、发表论文 |
| 二、发明专利 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于全矢谱的非平稳故障诊断关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 图表索引 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 设备故障诊断技术的研究意义 |
| 1.3 旋转机械故障诊断技术的研究现状 |
| 1.3.1 旋转机械故障诊断技术的发展现状 |
| 1.3.2 旋转机械典型故障机理的研究现状 |
| 1.3.3 非线性非平稳信号分析方法的应用研究 |
| 1.4 同源信息融合技术及其在机械故障诊断中的应用 |
| 1.4.1 全息谱技术 |
| 1.4.2 全谱技术 |
| 1.4.3 全矢谱技术 |
| 1.5 本文的研究目的和意义 |
| 1.6 本文主要研究内容与结构框架 |
| 1.6.1 主要研究内容 |
| 1.6.2 本文结构框架 |
| 2 基于同源双通道信息融合的全矢谱理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 全矢谱理论基础 |
| 2.2.1 基于转子动力学的转子涡动特性分析 |
| 2.2.2 转子运动特性与椭圆参数关系的建立 |
| 2.3 全矢谱参数的数值计算方法 |
| 2.4 全矢谱分析方法的兼容性 |
| 2.5 全矢谱分析方法在故障诊断中的应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 全矢小波分析方法及其在故障诊断中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 全矢小波分析方法 |
| 3.2.1 小波变换 |
| 3.2.2 全矢小波变换的定义与算法 |
| 3.2.3 实验分析 |
| 3.3 全矢小波包分析方法 |
| 3.3.1 小波包分解 |
| 3.3.2 全矢小波包的定义与算法 |
| 3.3.3 实验分析 |
| 3.4 全矢小波包-包络解调分析方法 |
| 3.4.1 包络解调原理 |
| 3.4.2 全矢包络分析的定义与算法 |
| 3.4.3 全矢小波包-包络解调及其算法 |
| 3.4.4 仿真实验结果及对比分析 |
| 3.4.5 全矢小波包-包络解调方法的兼容性 |
| 3.5 机械故障诊断实例 |
| 3.5.1 齿轮故障诊断实例分析 |
| 3.5.2 轴承故障诊断实例分析 |
| 3.5.3 工程实例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 全矢高阶统计量分析及其在故障诊断中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高阶谱基本理论 |
| 4.2.1 高阶谱 |
| 4.2.2 双谱和三谱 |
| 4.3 矢双谱理论 |
| 4.3.1 矢双谱理论 |
| 4.3.2 仿真试验分析 |
| 4.4 小波包-矢双谱分析方法 |
| 4.4.1 小波包-矢双谱理论及其算法 |
| 4.4.2 仿真实验结果及对比分析 |
| 4.5 矢Wigner高阶谱分析方法 |
| 4.5.1 Wigner高阶谱 |
| 4.5.2 矢Wigner三谱的定义及算法 |
| 4.5.3 仿真验证 |
| 4.5.4 实例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 全矢EMD技术及其在故障诊断中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 经验模态分解(EMD)的基础理论和算法 |
| 5.2.1 EMD方法的基本原理 |
| 5.2.2 EMD分解步骤及算法 |
| 5.3 全矢EMD分析方法 |
| 5.3.1 全矢EMD分析方法及其算法 |
| 5.3.2 仿真分析 |
| 5.4 全矢EMD包络解调分析 |
| 5.5 全矢EEMD分析方法 |
| 5.5.1 EEMD分析方法 |
| 5.5.2 全矢EEMD分析方法及其算法 |
| 5.5.3 仿真实验结果及对比分析 |
| 5.6 实例分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 基于全矢谱技术的体系构建 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于全矢谱技术的非平稳故障诊断体系构建 |
| 6.2.1 体系构建的背景及意义 |
| 6.2.2 体系构建的步骤与内容 |
| 6.2.3 体系构建的目标 |
| 6.3 全矢谱技术体系初步构建的系统应用 |
| 6.3.1 系统总体设计 |
| 6.3.2 系统的主要功能 |
| 6.3.3 系统的主要技术特点 |
| 6.3.4 系统应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 关键技术与创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 在学期间承担的科研任务和主要成果 |
| 致谢 |
（6）基于阶比多尺度线调频小波路径追踪的滚动轴承故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断技术的现状 |
| 1.3 信号处理技术在滚动轴承故障诊断中的应用 |
| 1.3.1 滚动轴承故障的时域分析方法 |
| 1.3.2 滚动轴承故障的频域分析方法 |
| 1.3.3 滚动轴承故障的时频分析方法 |
| 1.4 论文研究思路及主要研究内容 |
| 1.4.1 论文的研究思路 |
| 1.4.2 论文的主要内容安排 |
| 第2章 滚动轴承的故障机理及诊断技术 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 滚动轴承的结构 |
| 2.2.1 滚动轴承的固有振动 |
| 2.2.2 滚动轴承局部缺陷的特征频率 |
| 2.3 滚动轴承故障类型 |
| 2.4. 滚动轴承振动与噪声的形成机理 |
| 2.5 滚动轴承故障诊断技术 |
| 2.5.1 振动诊断技术 |
| 2.5.2 声发射诊断技术 |
| 2.5.3 油膜电阻诊断技术 |
| 2.5.4 铁谱诊断技术 |
| 2.5.5 温度诊断技术 |
| 2.6 滚动轴承故障振动检测及步骤 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 阶比多尺度线调频小波路径追踪方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 MCPP 方法原理和算法实现 |
| 3.2.1 多尺度基函数（chirplet 原子）和 chirplet 图 |
| 3.2.2 最大投影系数求解 |
| 3.2.3 chirplet 原子连接算法 |
| 3.2.3.1 chirplet 原子间的可连接性判断 |
| 3.2.3.2 动态时间支撑区最佳路径追踪算法 |
| 3.3 仿真算例 |
| 3.3.1 单分量低信噪比信号 |
| 3.4 阶比分析 |
| 3.4.1 阶比的定义 |
| 3.4.2 阶比分析 |
| 3.5 基于多尺度线调频基小波路径追踪的阶比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于阶比多尺度形态学解调的滚动轴承故障诊断 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多尺度形态学及其计算 |
| 4.3 基于线调频小波路径追踪的阶比多尺度形态学解调 |
| 4.4 仿真信号分析 |
| 4.5 实测滚动轴承故障振动信号分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 循环平稳解调 |
| 5.3 阶比循环平稳解调 |
| 5.4 仿真信号分析 |
| 5.5 实测滚动轴承故障振动信号分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1 结论 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间发表和录用的论文目录 |
（7）基于自适应线调频基原子分解方法的机械故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 插图索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 机械设备的主要故障机理 |
| 1.3 机械振动信号处理技术 |
| 1.3.1 时域信号处理技术 |
| 1.3.1.1 时域序列的统计分析 |
| 1.3.1.2 时间序列模型分析 |
| 1.3.2 频域信号处理技术 |
| 1.3.3 时频联合域信号处理技术 |
| 1.4 研究思路与主要研究内容 |
| 1.4.1 论文的研究思路 |
| 1.4.2 论文的内容安排 |
| 第2章 自适应线调频基原子分解方法研究 |
| 2.1 原子分解方法 |
| 2.2 ACAD 方法 |
| 2.2.1 自适应线调频基字典 |
| 2.2.2 ACAD 方法 |
| 2.3 仿真信号分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于 ACAD 的时域同步平均在齿轮故障诊断中的应用 |
| 3.1 基于 ACAD 的时域同步平均原理 |
| 3.1.1 齿轮振动信号模型 |
| 3.1.2 时域同步平均方法 |
| 3.1.3 基于 ACAD 的时域同步平均方法 |
| 3.2 故障齿轮仿真信号分析 |
| 3.3 齿轮故障诊断应用实例 |
| 3.3.1 断齿故障振动信号分析 |
| 3.3.2 裂纹故障振动信号分析 |
| 3.3.3 正常齿轮振动信号分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于 ACAD 阶次包络与循环频率的齿轮故障诊断 |
| 4.1 基于 ACAD 的阶次包络与循环频率 |
| 4.1.1 包络分析与循环频率分析 |
| 4.1.2 基于 ACAD 的阶次包络与循环频率 |
| 4.2 故障齿轮仿真信号分析 |
| 4.3 齿轮故障诊断应用实例 |
| 4.3.1 裂纹故障振动信号分析 |
| 4.3.2 正常齿轮振动信号分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于 ACAD 与神经网络的滚动轴承故障诊断 |
| 5.1 神经网络 |
| 5.1.1 人工神经元的基本构成 |
| 5.1.2 人工神经网络的基本构成 |
| 5.1.3 多层感知器及 BP 学习算法 |
| 5.2 基于 ACAD 与神经网络的滚动轴承故障诊断 |
| 5.3 诊断实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间发表和录用的论文目录 |
（8）基于小波变换和Lipschitz指数的水泵故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 故障诊断发展概述 |
| 1.2.1 水泵故障诊断发展现状 |
| 1.2.2 水泵故障诊断过程 |
| 1.3 课题所做的主要工作及创新点 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 水泵振动信号采集系统的研制 |
| 2.1 系统的整体设计 |
| 2.2 振动传感器的选择及电路设计 |
| 2.2.1 MMA7260加速度传感器 |
| 2.2.2 MMA7260加速度传感器的硬件接口电路 |
| 2.3 NEC单片机最小系统设计 |
| 2.3.1 78F0547内部A/D模块 |
| 2.3.2 单片机串行接口模块 |
| 2.3.3 78F0547系统电源设计 |
| 2.4 MMA7260与uPD78F0547的接口电路 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 振动信号处理与奇异性分析方法研究 |
| 3.1 小波变换和WTMM |
| 3.1.1 小波变换 |
| 3.1.2 小波变换模极大值 |
| 3.2 小波消噪方法研究 |
| 3.2.1 小波消噪原理 |
| 3.2.2 小波消噪方法选取 |
| 3.2.3 小波消噪技术的应用实例 |
| 3.3 信号奇异性分析 |
| 3.3.1 Lipschitz指数的定义和性质 |
| 3.3.2 WTMM和Lipschitz指数的关系 |
| 3.3.3 奇异性分析中小波基的选择 |
| 3.3.4 典型信号的奇异性分析实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 振动特征提取与故障模型的建立 |
| 4.1 振动信号预处理 |
| 4.1.1 振动信号的消噪处理 |
| 4.1.2 振动信号标定变换 |
| 4.1.3 振动加速度信号消除趋势项 |
| 4.2 振动信号奇异性分析 |
| 4.2.1 噪声对奇异性分析的影响 |
| 4.2.2 振动信号Lipschitz指数统计分析 |
| 4.3 故障模型的建立 |
| 4.3.1 水泵常见故障 |
| 4.3.2 故障特征提取 |
| 4.3.3 建立故障模型 |
| 4.3.4 故障模型匹配算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 典型振动信号故障诊断实例 |
| 5.1 振动信号奇异性分析实例 |
| 5.2 典型故障诊断实例 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（9）小电流接地系统的状态监测及接地故障研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| §1-1 课题立项背景及意义 |
| §1-2 国内外相关领域状态监测的研究发展和现状 |
| 1-2-1 设备状态监测的由来和存在的问题 |
| 1-2-2 目前主要电气设备状态的监测手段 |
| 1-2-3 国内外状态信号诊断和处理技术的发展情况 |
| §1-3 小电流接地系统 |
| 1-3-1 小电流接地系统的特点 |
| 1-3-2 小电流接地系统的状态监测概况 |
| 1-3-3 小电流接地系统的接地故障甄别方法研究概况 |
| §1-4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 基于短暂扰动注入法的线路绝缘状态在线监测研究 |
| §2-1 引言 |
| §2-2 理论分析与推导 |
| 2-2-1 传输方程与线元的描述 |
| 2-2-2 传导导波的波长与波速 |
| 2-2-3 等效电路 |
| 2-2-4 线元网络的状态方程描述 |
| 2-2-5 线元主要参数的估算 |
| §2-3 仿真研究 |
| 2-3-1 线路参数的选取与计算 |
| 2-3-2 仿真计算及分析 |
| §2-4 小结 |
| 第三章 小电流接地系统接地故障状态的分析与监测 |
| §3-1 引言 |
| §3-2 单相接地故障 |
| 3-2-1 故障情况下线路零序电流的状态分析 |
| 3-2-2 零序电流比例增量判别法 |
| 3-2-3 多种检测方式综合的模糊推理判别法 |
| §3-3 两相接地故障 |
| 3-3-1 两相发生小过渡电阻接地的故障 |
| 3-3-2 两相发生一小和一大过渡阻接地故障 |
| §3-4 小结 |
| 第四章 小电流接地系统中电接触元件接触电阻在线监视的模型研究 |
| §4-1 引言 |
| §4-2 电接触元件的温度模型 |
| 4-2-1 温度与电阻的关系 |
| 4-2-2 温度模型的建立 |
| 4-2-3 导体的温度分布与温度响应曲线 |
| §4-3 电接触元件接触电阻的监测模型 |
| 4-3-1 温度与接触电阻的关系 |
| 4-3-2 接触电阻的微分方程监测模型 |
| 4-3-3 监测模型的物理意义 |
| §4-4 小结 |
| 第五章 基于时频分析法的温度状态监测研究 |
| §5-1 基于傅里叶变换的温度信号频域分析 |
| 5-1-1 傅里叶变换的特点 |
| 5-1-2 快速傅里叶变换FFT 算法 |
| 5-1-3 温度监测的频域描述 |
| 5-1-4 在频域中实现状态的温度监测 |
| §5-2 基于小波变换的温度时频域分析 |
| 5-2-1 小波变换的特点 |
| 5-2-2 小波变换的定义 |
| 5-2-3 MRA 多分辨分析 |
| 5-2-4 用Daubechies 小波提取状态信号 |
| §5-3 实际算例分析 |
| 5-3-1 算例数据的获取 |
| 5-3-2 算例数据的处理 |
| §5-4 小结 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位论文期间取得的相关科研成果 |
四、时频等高图在旋转机械振动故障信号检测中的应用（论文参考文献）
- [1]基于机器视觉的旋转机械故障检测方法研究[D]. 周乾. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [2]典型钢结构中导波传播机理与损伤识别研究[D]. 王国锋. 上海交通大学, 2016
- [3]基于能量谱特征的变速风机振动调制信号的检测方法[J]. 潘海宁,张军,秦明,冯健,李明辉. 中国电机工程学报, 2014(S1)
- [4]大容量火电机组调峰运行的轴系振动特性分析[D]. 安宏文. 华北电力大学, 2014(12)
- [5]基于全矢谱的非平稳故障诊断关键技术研究[D]. 巩晓赟. 郑州大学, 2013(10)
- [6]基于阶比多尺度线调频小波路径追踪的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 徐亚军. 湖南大学, 2013(06)
- [7]基于自适应线调频基原子分解方法的机械故障诊断研究[D]. 吴雪明. 湖南大学, 2011(03)
- [8]基于小波变换和Lipschitz指数的水泵故障诊断研究[D]. 赵康德. 江苏大学, 2010(08)
- [9]小电流接地系统的状态监测及接地故障研究[D]. 王新超. 河北工业大学, 2010(04)
- [10]转子系统油膜失稳故障的时频特征分析[J]. 马辉,李朝峰,轩广进,闻邦椿. 振动与冲击, 2010(02)