一、基于小波变换的冲击载荷定位研究（论文文献综述）
刘贵升,张岩,张昊,景国玺,曹晓琳,刘海[1]（2021）在《基于连续小波变换的柴油机涡轮增压器振源识别》文中提出柴油机涡轮增压器高频振动严重影响到柴油机及整个动力系统的运转可靠性。针对涡轮增压器的主要振源进行识别分析研究,可有效地指导振动控制和本体振动响应优化。针对涡轮增压器本体振动响应具有的高频、宽频带、时变非稳态等特征,利用连续小波变换方法在信号处理中具有的多尺度计算分析频率、精准定位发生时间等时频特性优势,开展瞬态激励下动态振源信号识别分析研究。结合涡轮增压器结构特征及工作原理,对瞬态工况下涡轮增压器振动响应的主要振动源进行识别分析研究,获得气动载荷、转子质量不平衡等激励下的时频特性。通过解析稳态工况（50 513 r/min）下涡轮增压器的振动响应频谱特征信息,结合涡轮增压器结构特征,对涡轮增压器主要振源识别结果进行分析验证。研究结果表明:连续小波变换方法可直观、精准识别涡轮增压器本体振源时频特征。在瞬态工况和稳态工况下,涡轮增压器本体振动受气动载荷激励冲击影响最大,主要表现为叶片通过频率处的空气冲击振动和高频宽频带的结构振动。在稳态工况下,涡轮增压器受转子质量不平衡激励影响明显,主要表现为转频及倍频处发生振动响应峰值现象。
刘东东[2]（2021）在《旋转机械故障信息挖掘及状态评估方法研究》文中研究说明振动信号蕴含丰富的反映设备运行状态的信息,由于系统复杂性及噪声影响,直接分析采集的振动信号对机械状态进行评估,结果的准确性难以保证。挖掘振动信号中的故障信息以消除系统复杂性及噪声的影响,是提高评估结果准确性的有效途径。本文根据旋转机械振动信号调制的特点,研究振动信号中故障信息的挖掘方法,且基于挖掘得到的故障信息对机械状态进行评估。研究内容包括解调后频域中故障信息挖掘方法、故障激发的振动响应挖掘方法、数据稀缺情况下故障特征迁移方法和特征融合的故障程度评估方法四个部分。（1）研究了解调后频域中故障信息的挖掘方法。该方法通过设计相位函数集对振动信号进行解调,实现故障信息的挖掘。为了解决振动信号受转速随机波动影响问题,提出了一种新的相位函数设计方法。该方法可以将不同转速波动下相同物理意义的频率解调为相同频率值。使用这种新的相位函数设计方法,获得解调频谱。定义基频和容许误差,以此为基础实现解调后频域中故障信息搜索。新算法可以从含噪声的解调频谱中挖掘到故障信息,且实验平均识别率高于99%,有效提高了机械状态评估准确性。（2）研究了故障激发的振动响应挖掘方法。该方法通过引入Matrix profile算法,实现轴承故障激发的振动响应的挖掘。振动响应以共振频率为载波频率,且载波频率由机械系统决定,不受工况影响,且振动响应的幅值受到故障冲击及转频调制。针对这一特性,构造了以Z-normalized欧式距离为衡量方法的Matrix profile算法。该算法衡量振动响应的波形,因此挖掘的结果不受信号幅值影响。根据挖掘得到的振动响应,利用卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）实现机械故障程度的评估。实验验证了构造的Matrix profile算法可以从实验台和风力发电机振动信号中挖掘轴承故障激发的振动响应,且使用挖掘得到的数据可以提高机械故障程度评估的准确率。（3）研究了数据稀缺情况下故障特征迁移方法。该方法使用Matrix profile算法分别从实验台和风力发电机的振动信号中挖掘故障激发的振动响应,通过搭建双流CNN迁移模型,将从实验台数据学到的知识迁移到风力发电机数据训练的模型中。机械设备可用数据稀缺导致了网络模型对机械状态评估的准确性不足。为了充分从有限数据中学习特征,搭建了双流CNN模型,同时从挖掘数据的时域波形及其时频谱中学习特征。为了实现在数据有限情况下对网络模型的优化,首先使用实验台数据对双流CNN模型进行预训练,然后使用风力发电机数据对模型进行微调。实验证明了双流CNN迁移模型的识别率可以达到99.87%,较单流CNN模型对机械状态评估的准确率更高,且能够更快、更稳定地收敛。（4）研究了特征融合的故障程度评估方法。该方法首先使用自组织神经网络（Self-organizing map,SOM）对正常状态下的特征进行融合得到U-matrix映射单元,然后通过计算不同运行状态下的特征与U-matrix最佳匹配单元的递推分值定量差指标实现故障程度的量化。为了去除冗余特征,计算每个特征的拉普拉斯分值,依据分值大小对特征进行精化。利用SOM网络良好的拓扑保持性以及可视化性能,使用精化后的特征训练SOM网络得到的U-matrix映射单元对轴承的退化过程进行定性描述。提出了计算递推分值定量差指标量化故障程度。实验证明了使用挖掘的数据得到的U-matrix映射单元能够更准确地反映轴承退化趋势,融合的递推分值定量差指标能够更准确地评估故障程度。
江志农,王钟,胡明辉,冯坤,贺雅[3]（2021）在《燃气轮机动叶片断裂故障振动特征及其识别方法研究》文中认为针对燃气轮机动叶片典型故障模式断裂故障的诊断问题,对动叶片断裂激励下的敏感振动特征及识别方法进行了研究。首先,以机匣-静叶为研究对象,基于动叶片断裂故障机理,并结合燃机叶片结构特点和载荷特征,建立了其断裂激励下的动力学模型及运动方程;通过对其振动响应进行求解及响应分析,研究了便于工程中监测分析的叶片断裂故障的机理特征。然后,提出了一种基于小波变换的叶片断裂故障识别方法。最后,利用某型燃气轮机叶片断裂故障实际案例,对所提出的振动特征及故障识别方法进行了可行性验证。研究结果表明:作为系统主要激振频率,在动叶片断裂后,叶片通过频率的幅值具有阶跃式突降特性,结合小波变换算法可实现对叶片断裂故障的有效识别;该研究成果可为燃气轮机动叶片断裂故障的诊断提供一定的参考。
房芳,郑辉,汪玉,邱雷[4]（2021）在《机械结构健康监测综述》文中进行了进一步梳理随着我国航空航天飞行器、高速列车、核电风电及舰船深潜等机械装备技术的发展,机械结构的高效快速运维对保障机械装备的高性能、高可靠性运转至关重要。机械结构健康监测能够在结构试验和服役全过程中对结构状态进行监控,实现精细化视情维护,提高结构的可靠性并降低运维费用,故机械结构健康监测技术备受重视。围绕机械结构健康监测,梳理其在航空航天、能源化工、风力发电、交通运输领域的发展现状,并对实现机械结构健康监测涉及的先进传感技术、监测系统及监测方法发展现状进行了总结和评述,最后对机械结构健康监测技术的发展趋势进行了展望。
李淑艳,杨世钊,翟友邦,赵致远,宋正河[5]（2021）在《基于小波变换的拖拉机PTO载荷加速编辑方法》文中认为拖拉机动力输出轴（power take-off, PTO）的作业载荷中无损伤或小损伤载荷占据大量比例,在耐久性试验中会导致试验时间过长,经济性变差,将这些载荷剔除可以得到加速载荷谱。以40马力拖拉机为研究对象,采用Daubechies小波对拖拉机PTO实测载荷信号分解并重构高频小波系数得高频小波分量,在总伪损伤保持基本一致的前提下,选取合适的阈值并结合包络线损伤判别方法,从原始载荷信号中提取损伤较大的载荷片段并拼接成加速载荷谱,分别得到压缩比为42.0%、49.8%、61.7%、62.4%、81.9%的加速载荷谱。基于频域、幅值域、统计参数和疲劳损伤等理论验证所编制加速载荷谱的正确性,以及与原始载荷谱的相似度。结果表明,加速载荷谱与原始载荷谱在伪损伤基本一致的前提下,频域、幅值域分布曲线保持相似,最值、均方根值、峰度系数等参数误差均在5%以内,对零部件造成的损伤效果也基本一致。证明该加速方法适用于拖拉机零部件加速载荷谱编制,并为农机领域加速载荷谱的编制提供参考依据。
于广宇[6]（2021）在《基于小波分析与EMD分解的球磨机齿轮齿面故障诊断研究》文中指出球磨机的传动系统是其运行关键部分。随着运行时间的增加,其传动系统的关键零部件--大小齿轮的齿面若发生点蚀、胶合、塑性变形等故障会大大影响传动效率从而会影响设备生产效率,甚至发生安全事故。为贯彻安全生产方针,本文以某矿业公司的球磨机齿轮齿面为主要研究对象,挑选出5种不同故障等级的齿轮在实验条件下安装运行,采集齿轮振动数据。对小波分析与EMD分解两种信号处理方法思路进行研究,通过算例得出两种方法结合研究的可行性结论。基于两种信号处理方法对振动信号进行特征提取,分析计算标定出更为精准的齿轮故障等级标准,做为球磨机齿轮齿面故障诊断定量与定性的判断依据。最后通过现场故障案例进行验证,将两种方法结合的信号处理方法与常用故障诊断方法进行诊断效果对比。具体工作如下:（1）对两种常用信号处理方法的研究思路进行剖析,通过其他相关方向的研究算例,指出两种信号处理方法结果的可行性、有效性和不足之处,进一步分析两种方法结合起来进行故障判断的准确性。（2）根据球磨机的设备参数和运行工况构建实验环境,将三台实验球磨机按运行时间进行多次、多坐标测量,基于国家标准规范出适合现场运行的球磨机齿轮振动标准。随后挑选出5种不同故障等级的齿轮作为实验对象,以相同输入的条件进行运行实验,采集不同程度的振动信号。（3）利用小波分析与EMD分解两种信号处理技术,使用5种不同程度故障等级的齿轮进行10组故障模拟实验,对采集球磨机运行过程中的振动信号进行分析,得到振动信号的一级高频小波系数、二级高频小波系数以及一级IMF函数的均方根值,三者对齿轮齿面故障呈现出较为敏感的特征模式。最后利用该结果绘制特征提取结果变化率曲线,得到诊断效果对比结论。将两种方法结合的诊断方法代入故障案例进行故障分析,通过对比发现前者诊断更精确,效果更好。
孟瑶[7]（2021）在《基于波束聚焦理论的飞行器结构冲击监测方法研究》文中研究说明低速冲击是飞行器常见的几种损伤之一，当飞行器遭遇外界低速冲击时，极易在结构内部造成不可视的基体损伤，而损伤的不断积聚会导致材料性能下降，为飞行器服役期间的安全问题带来隐患。因此对飞行器的冲击损伤进行监测，及时发现冲击源的方位可以对此区域进行监测，对保证飞行器的安全运行十分必要。本文采用波束聚焦定位算法分别对飞行器中常用的金属材料与复合材料进行冲击实验研究，结合基于概率的层析成像方法，实现了对结构的高精度冲击定位。本文首先介绍了线性阵列波束聚焦定位算法的原理，针对其存在的定位盲区以及定位精度低的问题提出了多维阵列波束聚焦定位算法。同时对一维线性阵列不同角度的灵敏度进行探究，通过线性加权和法结合定位精度以及经济性等因素确定了最优的阵列数。其次通过介绍lamb波层析成像技术引出被动层析成像技术，介绍了由于波速的不确定性对定位结果带来的影响，并分别对金属材料与复合材料的波速进行测量得到其概率分布，通过波速概率成像与层析成像相结合实现冲击源的成像。通过直观的概率图对冲击源进行描述可以利用一个较小的区域来描述真实冲击源可能出现的位置，从概率的角度描述损伤定位位置与真实冲击源的趋近程度，实现了更为科学的冲击损伤描述最后介绍了目前常用的四种信号处理方法:小波分解、经验模态分解（Empirical Modc Decomposition，EMD）、变分模态分解（Variational Modc Decomposition，VMD，）以及互相关方法。通过重复性实验，分别采用三种信号分解方法对实测所得冲击信号进行分解，之后采用互相关算法提取信号之间的时间延迟特征参数，以互相关方法计算所得信号到达不同传感器之间的时间差的离散程度作为评价标准，对三种信号分解方法进行实验验证。相比其他两种分解方法，VMD所得的时间延迟密集程度最高，因此采用VMD与互相关算法作为特征参数的提取方法。由于复合材料的各向异性的特点导致其不同方位的波速并不一致，通过阵列传感器进行扫描以确定冲击源所在方位信息，并将该方位的波速信息代入波束聚焦定位算法。通过不同阵列的波束聚焦定位算法以及层析成像算法可以得到最终的冲击源定位图。本文分别对金属材料平板与复合材料平板上进行实验研究，验证了该方法的有效性与实用性。
李宣[8]（2021）在《基于EWT和最优参数精细复合多尺度散布熵的风电机组齿轮箱故障诊断》文中研究表明风能是一种可再生的清洁能源,当代社会发展耗能大且能源短缺,风能的使用能够有效缓解传统能源短缺的问题,解决传统能源带来的环境污染问题。随着风电机组累计装机容量不断增加和风机使用环境恶劣导致风电机组齿轮箱故障频发。齿轮箱一旦发生故障,机组将面临长时间的停机和昂贵的维修费用,经济损失巨大。因此,准确、高效的对机组齿轮箱进行状态监测和故障诊断,对于保障机组安全稳定运行和提高发电效率具有重要意义。本文提出基于EWT（empirical wavelet transform）和最优参数精细复合多尺度散布熵的方法对风电机组齿轮箱故障诊断进行了研究。首先,在实际运行条件下,由于环境噪声干扰严重、振动信号传递路径复杂和机电耦合作用等原因导致风电机组齿轮箱振动信号具有非平稳、非线性并且信噪比低的特点,直接研究原始振动信号难以提取到有效的故障信息。本文引入经验小波变换处理风电机组齿轮箱振动信号,通过相关系数阈值筛选子模态分量进行信号重构,获取更高信噪比的故障振动信号。通过与EMD（empirical mode decomposition）分解方法对比,证明EWT可以在嘈杂的环境中有效地提取信号的主要成分,为后续特征提取环节打下基础。其次,针对特征提取和特征矩阵构建环节,传统时域、频域故障特征提取效果不佳、特征矩阵存在冗余的特点而造成故障诊断效果差的问题。引入新的时频特征精细复合多尺度散布熵（refined composite multiscale dispersive entropy,RCMDE）为特征向量,为提高精细复合多尺度散布熵算法的故障特征提取性能,获取区分度更大的精细复合多尺度散布熵,以其偏度值的平方函数作为适应度函数,通过网格搜索算法同步搜索计算两个关键参数m和C,提取齿轮箱重构故障振动信号的最优参数精细复合多尺度散布熵（optimal parameters refined composite multiscale dispersive entropy,OPRCMDE）构建特征矩阵。通过实验对比,证明EWT重构信号最优参数精细复合多尺度散布熵在提取各类故障特征时区分度更好,诊断结果更稳定准确。最后,针对特征向量冗余和一般分类算法参数多且参数设定影响分类准确率的问题。采用Relief-F算法计算特征向量的分类权重,选择权重大者构成最终的特征向量,剔除了冗余特征。最后再利用运算速度快,参数设置少的极限学习机（extreme learning machine,ELM）进行故障诊断。通过实验分析并与其它方法比较,证明本方法诊断正确率更高且更稳定,可以有效应用在风电机组齿轮箱故障诊断中,在实际工程应用中具有一定的价值,对于风电机组齿轮箱故障诊断的相关研究具有一定的参考性。
温思成[9]（2021）在《小电流单相接地故障选线方法的研究》文中提出在电力系统中,依据中性点接地方式的不同,分为小电流接地和大电流接地。在我国,小电流接地方式应用于大多中低压配电网。其中,小电流接地系统可分为中性点不接地系统、中性点经消弧线圈接地系统和中性点经大电阻接地系统。我国主要采用上述的前两种方式。而单相接地故障在小电流接地系统总体故障中发生的比例高达80%以上。但因发生接地故障时,外界干扰因素较多,而故障电流的幅值又比较小,对故障选线带来很大的困难。所以,研究一种准确率高且适用性强的选线方法具有十分重要的意义。通过分析可知,只依据单独故障特征来判断线路是否发生故障已经不再适用和准确。因此本文从线路发生故障前后零序电流的暂、稳态,以及其他波形特征出发,提出一种基于主成分分析和支持向量机联合的小电流接地故障选线新方法。本文首先对我国主要采用的两种接地系统进行理论分析,对发生单相接地故障时两种系统中各自电气量的变化进行了解;利用Matlab/Simulink工具箱搭建系统仿真模型,通过模拟多种常见故障并与理论分析结果进行对比,验证了模型的准确性同时得到故障数据,为选线算法提供数据支持;接着采用控制变量法的思想,利用信噪比和均方根误差做为降噪质量评判指标,最终选取dB8小波作为小波基函数,分解层数为6层对带噪线路信号进行去噪处理。对去噪后的信号采用主成分分析进行特征提取,最终确定4组表征能力最强的故障特征。最后采用最小二乘支持向量机建立故障线路分类模型,利用改进的果蝇算法对模型参数进行优化处理,实验结果表明该算法不受接地方式的影响,且故障选线正确率达到92%以上。为验证该算法的有效性和适用性,在实验室搭建不接地系统故障模拟电路,通过采集模拟电路中故障数据对该算法进行测试。通过测试结果得出如下结论:本文算法充分结合了稳态、暂态时期二者的特点,能够识别母线、馈线故障,且不受故障距离、接地角度、过渡电阻、噪声、接地方式的影响,验证了该方法的有效性和适用性。
赵俊潇[10]（2021）在《基于稀疏表示的轴承-转子系统故障诊断》文中研究说明
二、基于小波变换的冲击载荷定位研究（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、基于小波变换的冲击载荷定位研究（论文提纲范文）
（1）基于连续小波变换的柴油机涡轮增压器振源识别（论文提纲范文）
| 1 基于连续小波变换的仿真 |
| 1.1 连续小波变换理论 |
| 1.2 仿真模拟 |
| 2 涡轮增压器振动试验 |
| 3 振动源识别研究 |
| 4 结论 |
（2）旋转机械故障信息挖掘及状态评估方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 旋转机械故障诊断研究现状 |
| 1.2.1 振动信号分析方法 |
| 1.2.2 非平稳振动信号分析方法 |
| 1.2.3 旋转机械故障智能识别方法 |
| 1.2.4 机械故障程度定量表达方法 |
| 1.3 拟解决的问题 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 2 解调后频域中故障信息挖掘方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 轴承振动信号调制特点 |
| 2.3 解调后频域中故障信息挖掘算法 |
| 2.3.1 广义解调算法 |
| 2.3.2 解调后频域中故障信息挖掘算法 |
| 2.4 基于解调后频域中信息挖掘的识别方法 |
| 2.5 仿真验证 |
| 2.6 实验验证 |
| 2.6.1 实验台及数据采集 |
| 2.6.2 识别结果对比 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 机械故障激发的振动响应挖掘方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 振动响应挖掘方法 |
| 3.2.1 Matrix profile算法 |
| 3.2.2 振动响应挖掘参数设置 |
| 3.3 基于振动响应挖掘的识别算法 |
| 3.3.1 卷积神经网络 |
| 3.3.2 基于振动响应挖掘识别方法 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 实验数据 |
| 3.4.2 实验结果 |
| 3.5 风力发电机振动信号验证 |
| 3.5.1 实验装置 |
| 3.5.2 实验结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 数据稀缺情况下故障特征迁移方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 双流CNN迁移模型 |
| 4.2.1 双流CNN输入信号 |
| 4.2.2 双流CNN模型搭建 |
| 4.3 基于振动响应挖掘及迁移模型识别算法 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.4.1 数据介绍 |
| 4.4.2 识别结果对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 特征融合的故障程度评估方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 振动信号特征提取与精炼 |
| 5.2.1 振动信号特征提取 |
| 5.2.2 拉普拉斯分值算法 |
| 5.2.3 改进特征融合算法 |
| 5.3 基于改进特征融合故障程度定量表达方法 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.5 风力发电机振动信号验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）燃气轮机动叶片断裂故障振动特征及其识别方法研究（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 叶片断裂故障振动特征研究 |
| 1.1 动叶断裂激励下动力学模型 |
| 1.1.1 机匣-静叶分析模型 |
| 1.1.2 附加激励特征 |
| 1.1.3 系统动力学方程 |
| 1.2 叶片系统动力学特性分析 |
| 1.2.1 参数设置 |
| 1.2.2 振动响应分析 |
| 1.2.3 故障机理特征 |
| 2 叶片断裂故障识别方法 |
| 2.1 基于小波变换的突变点检测原理 |
| 2.2 基于突变点检测的叶片断裂故障识别方法 |
| 2.3 仿真信号分析 |
| 3 工程案例验证 |
| 3.1 机组概况 |
| 3.2 故障数据分析 |
| (1)构造机理特征向量 |
| (2)构造小波变换系数向量 |
| (3)构造故障检测向量 |
| 4 结束语 |
（4）机械结构健康监测综述（论文提纲范文）
| 0前言 |
| 1 国内外总体研究现状 |
| 1.1 航空航天领域 |
| 1.2 能源化工领域 |
| 1.3 风力发电领域 |
| 1.4 交通运输领域 |
| 2 先进传感技术 |
| 2.1 应变监测传感技术 |
| 2.2 压电超声传感技术 |
| 2.3 其他监测传感技术 |
| 3 结构健康监测系统 |
| 3.1 应变监测系统集成 |
| 3.2 压电监测系统集成 |
| 3.2.1 主动压电监测系统集成 |
| 3.2.2 被动压电监测系统集成 |
| 3.3 其他监测系统集成 |
| 4 结构健康监测方法 |
| 4.1 压电导波监测方法 |
| 4.1.1 压电导波损伤定位成像方法 |
| 4.1.2 时变服役环境下压电导波监测方法 |
| 4.2 振动模态监测方法 |
| 4.3 机电阻抗监测方法 |
| 4.4 声发射监测方法 |
| 4.5 腐蚀监测方法 |
| 4.6 变形监测方法 |
| 5 工程应用案例 |
| 5.1 航空结构健康监测案例 |
| 5.2 能源化工结构健康监测案例 |
| 5.3 风力发电结构健康监测案例 |
| 5.4 交通运输结构健康监测案例 |
| 6 总结与展望 |
（5）基于小波变换的拖拉机PTO载荷加速编辑方法（论文提纲范文）
| 1 试验数据获取 |
| 1.1 载荷测试系统组成 |
| 1.2 实测数据获取 |
| 1.3 实测数据处理及分析 |
| 2 疲劳信号频域编辑 |
| 2.1 伪损伤与加速理论 |
| 2.2 小波变换 |
| 2.3 加速载荷信号编制 |
| 2.4 编辑完成加速载荷谱 |
| 3 加速载荷谱验证分析 |
| 3.1 频域分析 |
| 3.2 幅值域分析 |
| 3.3 统计参数分析 |
| 3.4 疲劳仿真分析 |
| 4 结 论 |
（6）基于小波分析与EMD分解的球磨机齿轮齿面故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 综述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 球磨机齿轮齿面故障诊断研究意义 |
| 1.3 球磨机齿轮齿面故障诊断发展现状 |
| 1.4 论文的研究思路与主要内容 |
| 第二章 基于零部件特征信号处理方法研究 |
| 2.1 基于小波分析的信号处理方法 |
| 2.2 基于经验模态分解的信号处理方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 球磨机齿轮齿面故障诊断 |
| 3.1 球磨机工作原理和设备参数 |
| 3.2 球磨机齿轮齿面特征信号的采集 |
| 3.3 球磨机齿轮齿面故障实验 |
| 3.4 球磨机齿轮齿面振动信号处理方法 |
| 3.5 球磨机齿轮齿面的故障诊断效果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 总结与展望 |
| 4.1 总结 |
| 4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间科研情况 |
（7）基于波束聚焦理论的飞行器结构冲击监测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 结构健康监测技术 |
| 1.2.1 主动监测技术 |
| 1.2.2 被动监测方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 冲击损伤定位技术研究现状 |
| 1.3.2 冲击损伤成像技术研究现状 |
| 1.4 本课题主要研究内容 |
| 2 基于波束聚焦理论的冲击定位方法 |
| 2.1 声发射技术原理 |
| 2.2 波束聚焦定位算法 |
| 2.2.1 线性阵列波束聚焦定位算法 |
| 2.2.2 多阵列波束聚焦冲击定位原理 |
| 2.3 传感器优化布置研究 |
| 2.3.1 线性阵列敏感度 |
| 2.3.2 最优阵列数研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 冲击源被动层析成像方法研究 |
| 3.1 被动层析成像原理 |
| 3.2 波速测量 |
| 3.2.1 金属材料波速测量 |
| 3.2.2 复合材料波速测量 |
| 3.3 基于波速概率分布的冲击源层析成像方法 |
| 3.3.1 阵列扫描划分象位 |
| 3.3.2 成像重构方法 |
| 3.4 定位误差标准 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 冲击信号处理方法研究 |
| 4.1 小波分解 |
| 4.2 EMD分解 |
| 4.3 VMD分解 |
| 4.4 基于互相关的时间延迟估计方法 |
| 4.5 三种信号处理方法对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 冲击定位实验研究 |
| 5.1 金属材料冲击定位研究 |
| 5.1.1 实验系统介绍 |
| 5.1.2 冲击信号分析 |
| 5.1.3 定位结果与成像分析 |
| 5.2 复合材料冲击定位研究 |
| 5.2.1 实验系统介绍 |
| 5.2.2 冲击信号分析 |
| 5.2.3 定位结果与成像分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（8）基于EWT和最优参数精细复合多尺度散布熵的风电机组齿轮箱故障诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 风电机组故障诊断研究现状 |
| 1.2.1 信号检测方法 |
| 1.2.2 故障诊断环节 |
| 1.2.3 故障预测方法 |
| 1.2.4 发展趋势及不足 |
| 1.3 选题的目的和意义 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 2 风电机组基本结构和典型故障分析 |
| 2.1 风电机组基本结构 |
| 2.1.1 双馈异步机组 |
| 2.1.2 直驱永磁机组 |
| 2.2 风电机组典型故障分析 |
| 2.2.1 风电机组常见故障 |
| 2.2.2 风电机组齿轮箱故障分析研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于经验小波变换的信号降噪处理 |
| 3.1 经验小波变换的基本原理 |
| 3.1.1 频谱分割方法的选择 |
| 3.1.2 尺度空间频谱分割阈值确定方法 |
| 3.2 信号重构阈值设定 |
| 3.3 EWT重构降噪仿真对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于EWT-OPRCMDE-ELM的故障诊断模型 |
| 4.1 基于OPRCMDE的特征提取 |
| 4.1.1 RCMDE的基本原理 |
| 4.1.2 RCMDE的参数选择与优化 |
| 4.1.2.1 序列长度N |
| 4.1.2.2 时延d |
| 4.1.2.3 嵌入维数m和类别个数C |
| 4.2 基于Relief-F的特征降维和ELM的故障模式识别 |
| 4.2.1 Relief-F算法的特征降维原理 |
| 4.2.2 ELM的基本原理 |
| 4.3 故障诊断方法框架 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验分析 |
| 5.1 实验数据采集 |
| 5.2 EWT分解与重构 |
| 5.3 OPRCMDE参数寻优及特征矩阵构建 |
| 5.4 故障模式识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（9）小电流单相接地故障选线方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 2 小电流系统接地故障特征分析 |
| 2.1 故障特征理论分析 |
| 2.1.1 不接地系统理论分析 |
| 2.1.2 谐振接地系统理论分析 |
| 2.2 模型建立及分析 |
| 2.2.1 模型建立 |
| 2.2.2 模型验证 |
| 2.2.3 仿真结果分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 带噪接地故障信号的数据去噪 |
| 3.1 小电流接地故障信号噪声分析 |
| 3.1.1 噪声对线路数据特征提取的影响 |
| 3.1.2 含噪故障线路数据预处理 |
| 3.2 小波变换 |
| 3.2.1 小波变换基础理论 |
| 3.2.2 小波基函数及分解尺度的选取 |
| 3.2.3 小波变换在本文中的应用 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 接地信号故障特征的提取与分析 |
| 4.1 各类型故障特征的提取 |
| 4.1.1 信号波形的基波特征量 |
| 4.1.2 信号波形的五次谐波分量 |
| 4.1.3 信号波形的有功分量 |
| 4.1.4 信号波形的小波能量 |
| 4.1.5 信号波形的峰值因子 |
| 4.1.6 信号波形的均值 |
| 4.1.7 信号波形的方差 |
| 4.2 主成分分析(PCA) |
| 4.3 主成分分析对接地故障特征的处理 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于SVM理论的故障线路分类器设计及参数优化 |
| 5.1 最小二乘支持向量机 |
| 5.1.1 支持向量机(SVM) |
| 5.1.2 最小二乘支持向量机(LSSVM) |
| 5.2 基于LSSVM的分类器模型 |
| 5.3 基于改进果蝇算法的参数优化方法 |
| 5.3.1 果蝇算法(FOA) |
| 5.3.2 改进果蝇算法 |
| 5.4 基于改进果蝇算法的分类器模型参数优化 |
| 5.4.1 模型参数优化仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 小电流接地系统模拟实验电路 |
| 6.1 不接地系统故障模拟实验电路 |
| 6.2 数据采集系统 |
| 6.3 不接地系统故障的选线结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读工程硕士学位期间主要成果 |
四、基于小波变换的冲击载荷定位研究（论文参考文献）
- [1]基于连续小波变换的柴油机涡轮增压器振源识别[J]. 刘贵升,张岩,张昊,景国玺,曹晓琳,刘海. 车用发动机, 2021(06)
- [2]旋转机械故障信息挖掘及状态评估方法研究[D]. 刘东东. 北京交通大学, 2021
- [3]燃气轮机动叶片断裂故障振动特征及其识别方法研究[J]. 江志农,王钟,胡明辉,冯坤,贺雅. 机电工程, 2021(08)
- [4]机械结构健康监测综述[J]. 房芳,郑辉,汪玉,邱雷. 机械工程学报, 2021(16)
- [5]基于小波变换的拖拉机PTO载荷加速编辑方法[J]. 李淑艳,杨世钊,翟友邦,赵致远,宋正河. 振动与冲击, 2021(13)
- [6]基于小波分析与EMD分解的球磨机齿轮齿面故障诊断研究[D]. 于广宇. 广西大学, 2021(12)
- [7]基于波束聚焦理论的飞行器结构冲击监测方法研究[D]. 孟瑶. 西安理工大学, 2021(01)
- [8]基于EWT和最优参数精细复合多尺度散布熵的风电机组齿轮箱故障诊断[D]. 李宣. 西安理工大学, 2021(01)
- [9]小电流单相接地故障选线方法的研究[D]. 温思成. 西安理工大学, 2021(01)
- [10]基于稀疏表示的轴承-转子系统故障诊断[D]. 赵俊潇. 哈尔滨工业大学, 2021