一、液压泵的使用原理与故障分析（论文文献综述）
魏苏杰[1]（2021）在《随车起重机变幅液压系统故障诊断研究》文中进行了进一步梳理科学技术的不断发展促进包括工程机械在内的重大装备趋于智能化,为保证其可靠性,设备的健康检测成为研究热点。液压系统作为工程机械的主要组成部分,保证其在运行过程中的可靠性显得尤为重要。目前,对于液压健康检测的研究,主要有基于知识、数据驱动、基于物理模型的三种常用方法,基于知识的健康检测方法适合定性推理,要求有较高的经验及知识储备,基于数据驱动的健康检测方法要求有大量的故障或全寿命周期数据。鉴于两种方法的局限性,基于模型的液压系统的健康检测方法有明显优势,利用获得的系统精确的数学模型,进行系统的健康检测。本文以随车起重机变幅液压系统为研究对象,首先分析变幅液压系统的故障特征,提出典型故障的模拟与注入方案,通过仿真验证所提方案的可行性;其次分析功率键合图和解析冗余关系理论,提出键合图与解析冗余关系相结合的基于模型的故障诊断方法,为验证方法的可行性,进一步搭建基于Simulink的故障诊断仿真模型,验证所提故障诊断方法的合理性。论文的主要研究如下:（1）分析随车起重机结构组成和液压系统工作原理,对变幅液压系统典型故障的机理进行研究,制定各故障的模拟与注入方案,利用AMESim软件建立故障仿真模型,从而验证所提出的故障模拟方案的可行性;（2）采用功率键合图建模方法,根据液压原理和各故障模拟方案,建立变幅液压系统有无故障的键合图模型,并建立各结点本构关系方程;（3）基于解析冗余理论的基本原理,提出与键合图相结合的基于模型的故障诊断方法,主要包括:残差生成、残差估计及故障诊断三个环节;（4）将基于模型的故障诊断方法应用到变幅液压系统换向阀卡死的故障诊断中。在Simulink中搭建故障诊断仿真模型,通过控制部分注入故障信息,故障诊断结果与注入信息的一致性,来验证故障诊断方法的合理性;（5）在随车起重机实验台上设计换向阀卡死故障实验,通过实验曲线与仿真曲线对比,验证故障诊断仿真模型的合理性,进一步验证故障诊断结果的可信度。
牛群[2]（2021）在《工程机械液压系统原位检测与故障诊断技术研究》文中研究表明工程机械液压系统在工程机械领域占举足轻重的地位,随着工程机械设备的不断更新,液压系统的测试与故障诊断也需要与时俱进。当工程机械液压系统发生故障时,需暂停机器找寻是否有明显的故障现象,如无明显故障现象,需对可能发生故障的液压元件进行拆卸,而后送到液压试验台对液压元件做进一步检测分析确定故障原因及位置。如此以来,会耗费大量的时间精力,影响工程机械设备的工作效率。故研究一种新型的液压系统测试与故障诊断方案有重要意义。本文提出的测试方案旨在系统原位置进行检测,按照液压试验台的测试要求,在不拆卸液压系统的情况下完成对液压元件的测试诊断。从工程机械液压系统的工作原理和故障机理入手,选择压力、流量、振动、温度和油液信号作为检测量,对盾构机及挖掘机系统的主要液压元件进行测试,结合T型测试法和有源液压测试理论,确立了检测的方法和步骤。配置了液压测试仪、传感器、信号调理模块、信号采集仪器、辅助测试设备等硬件,搭建了基于虚拟仪器的信号采集平台,利用Lab VIEW开发了工程机械液压系统原位检测软件系统。针对盾构机及挖掘机两种典型工程机械的液压系统做了基于故障树分析的原位检测故障诊断研究,将故障树分析法应用于液压系统的故障诊断,建立挖掘机和盾构机液压系统的故障树模型,通过定性分析和定量分析明确测试诊断的方向,利用有源静态检测仪和便携式液压测试仪等硬件实现对液压系统的测试,得到诊断结论。证明故障树分析法联合原位检测方案对工程机械液压系统检测诊断有良好的指导意义,验证了原位检测技术以及故障树分析法的可行性。
王腾[3]（2021）在《自适应信号分解算法对比研究及在液压泵故障诊断中的应用》文中指出自适应信号分解算法是用于信号分析的强大工具,它可以将一个信号分解为多个窄带分量,这有利于定量评估信号特性并对故障诊断的可靠性和准确性有着重要的影响。液压泵是整个液压系统的核心元件,液压泵故障检测大多通过振动信号、压力信号等数据的分析实现。信号处理是故障诊断流程的重要一环,其处理结果的优劣会直接影响后续模式识别过程的正确率,所以将自适应信号分解算法应用于液压泵的故障诊断中具有重要的意义。在本文中,对五种自适应信号分解算法分为基于时域和基于频域两类进行研究,其中五种自适应信号分解算法包括经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）、集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）、自适应局部迭代滤波（Adaptive Local Iterative Filtering,ALIF）、经验小波变换（Empirical Wavelet Transform,EWT）,变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）。在第二、三章主要阐述了五种算法分解原理的不同点、算法执行的优缺点以及提供了一些仿真信号和西储大学实际轴承信号的案例来说明算法的分解效果和影响算法效果的主要因素。在第四章,针对实验台采集得到液压泵松靴故障、滑靴故障、中心弹簧失效、斜盘磨损和正常状态的振动信号,首先采用EEMD和EWT算法对振动信号进行消噪处理,随后对重构信号进行包络谱分析。由于EWT存在因频带分割而产生重构不完全的问题,所以最终EEMD重构信号的包络谱包含的信息要优于EWT。在第五章采用EEMD、ALIF和VMD三种方法对五种状态的振动信号进行消噪处理,随后在时域、频域和时频域提取偏斜度、峭度、排列熵、重心频率和小波包归一化能量作为特征组建特征向量,最后通过支持向量机（Support Vector Machines,SVM）故障分类的结果,得出VMD在这三种方法中最适合进行液压泵的消噪工作。
姜金杏[4]（2021）在《反应注射成型系统故障分析及浮动模架设计与分析》文中研究指明反应注射成型系统因其产品质轻、壁薄等特点而被广泛应用。系统中的模架对产品质量、生产周期等具有重要的技术经济意义,其可靠性与对中精度尤为重要。本文对反应注射成型系统故障树分析和模架对中性问题进行了深入研究。主要研究内容和成果如下:（1）建立了反应注射成型系统的故障树,并进行故障树定性分析。深入解析了反应注射成型系统的工作原理及工作过程,将其分为注射系统、模架系统、温度控制系统、液压传动系统和电气控制系统。采用故障树分析方法对其进行故障分析,建立了机械结构故障树与液压系统故障树。分析结果表明,模架的可靠性和对中精度会严重影响模具的寿命及零件的成型质量,并且平开式液压模架的薄弱环节确立在了导向机构与同步机构。（2）创新提出了一种浮动模架设计方案。采用浮动机构增加模架中A模板三个坐标轴方向的自由度,然后通过导向机构重新精准捕捉A模板的自由度,该方法能有效的提高模架系统的对中精度。浮动模架为弹簧阻尼柔性机构,具体采用了双叉臂阻尼浮台机构、滚珠弹簧浮动机构、浮动套筒柔性连接、滚子导向机构。浮动模架具有对接无冲击、无摩擦、使用寿命长等优点。最后、对浮动模架设计方案中浮动机构和导向机构进行了进一步的分析。（3）建立了浮动模架的力学仿真模型,并对浮动模架60度锥面锥孔导向机构对接过程中的接触力进行分析。通过ADAMS软件对浮动模架进行仿真分析,首先简化了三维模型,接下来设置材料属性、连接副、驱动力和载荷,最后仿真计算了在不同偏离条件下模板驱动力及导向机构的接触力。结果表明:随着偏离距离与偏离角度的增加,模板对中所需的驱动力随之增加;当偏离距离相同时,模板随Z轴方向偏离时对中所需的驱动力低于Y轴方向偏离;当浮动模架在Y、Z轴方向有等距偏离时,Z轴方向的偏移距离先降低为0;导向机构的接触力48%以上分布在模板运动方向（X轴方向）,随着模板逐渐对中,Y、Z轴方向的接触力先增加后降低至0。（4）分析了浮动模架中弹簧刚度对模板驱动力的影响。根据已建立的力学仿真模型,分析了双叉臂阻尼浮台机构的弹簧刚度K1（Y轴方向）和滚珠弹簧浮动机构的弹簧刚度K2（Z轴方向）对模板驱动力的影响。分析结果表明:在Y轴方向偏离距离相同的条件下,随着K1增加,模板对中时的驱动力增加;在Z轴方向偏离距离相同的条件下,随着K2增加,模板对中时的驱动力增加。当A模板在Y轴方向相对B模板偏移6mm时,K1=50N/mm,驱动力为1280.6N;当K1=500N/mm,驱动力为14180.4N;当A模板在Z轴方向相对B模板偏移6mm时,K2=50N/mm,驱动力为639.8N;当K2=500N/mm,驱动力为5633.0N。当弹簧压缩距离一定时,弹簧刚度的减少使浮动机构所能提供的最大接触力降低,因此浮动机构应选择合适的弹簧刚度。（5）对浮动模架的60度锥面锥孔导向机构的平移误差可对中判定及可对中平动范围进行分析。用五个变量来描述浮动模架A模板的位置及姿态,五个变量分别为Y、Z两个坐标轴方向的位移Δy、Δz和相对X、Y、Z三个坐标轴的旋转角度Δα、Δβ、Δγ。两个锥面锥孔导向机构左右对称布置于A、B模板上,当A、B模板的位置确定后,若A模板导向锥的小端面在YZ面上的投影均在B模板导向锥大端孔的投影内,此时模架可对中。研究了A模板在无旋转和绕坐标轴旋转条件下浮动模架的可对中平动范围。A模板绕X轴、Y轴、Z轴旋转后,可对中平动范围绕原点分布不均。随着A模板绕X轴、Y轴、Z轴旋转角度增加,浮动模架的可对中平动范围减少。
胡忠全[5]（2021）在《基于AMESim斜盘式轴向柱塞泵建模与故障维护》文中提出液压泵是液压系统的核心动力部件,其中斜盘式轴向柱塞泵广泛应用于工程机械领域。随着重型机械行业的发展,对柱塞泵的可靠性要求不断提高,导致泵发生故障的概率也随之上升,因此对柱塞泵故障诊断与健康监测是提高液压系统可靠性的一种有效手段。由于斜盘式轴向柱塞泵是否正常工作,将会影响整个液压系统的健康运行,并且柱塞泵发生故障的形式复杂多样,诊断繁琐。因此,本文以斜盘式轴向柱塞泵的故障展开研究,从而完成柱塞泵故障的识别与维护。主要研究内容如下:（1）根据斜盘式轴向柱塞泵的工作原理、运动学及受力分析情况,对柱塞泵的故障机理进行总结概括。选取本文主要研究的三种故障类型:内泄漏、进油口吸油压力不足、油液污染,并分别对柱塞泵三种典型故障机理进行详细分析。（2）以力士乐A10VN0泵为例,利用AMESim仿真软件建立仿真模型,设置柱塞泵仿真的真实参数,通过分析正常状态下的仿真曲线,验证了模型建立的正确性。采用故障注入的方法实现了柱塞泵的故障仿真,从而得到泵出口的压力、流量曲线,将柱塞泵工作达到稳定时出口压力与流量的最大值、最小值、平均值作为泵的故障样本数据。（3）由于BP神经网络在柱塞泵故障诊断时普遍存在收敛缓慢、易出现局部极小值等缺陷,因此提出粒子群算法对BP神经网络优化的方法。在MATLAB中应用BP神经网络与PSO-BP神经网络两种网络模型对柱塞泵进行故障分类、识别,实现了柱塞泵三种典型故障的诊断,达到了快速、精确故障诊断的目的。证明了两种网络模型均可用于柱塞泵的故障诊断,通过对比BP神经网络故障诊断的结果,得出PSO-BP神经网络在柱塞泵故障诊断方面更具有优势。（4）根据柱塞泵的三种典型故障,分别建立了在线监测系统,并提出了柱塞泵的预测性维护方案,及时对柱塞泵进行诊断、维修,从而延长柱塞泵的使用寿命,确保柱塞泵安全高效工作。
王杰[6]（2021）在《CDC-16道岔捣固车液压系统原理分析及简单故障处理》文中提出CDC-16道岔捣固车是铁路线路养护工程中运用的重要机械设备,对铁路运能和铁路建设具有非常重要的作用,且一定程度上关系到铁路系统运行的安全性。因此,主要研究CDC-16道岔捣固车液压系统的工作原理,并阐述液压系统中简单故障的处理方法。
孙涛[7]（2020）在《基于风险分析的机械产品原理方案优选》文中研究表明概念设计原理方案优选得到的结果,对产品开发的全生命周期具有重要作用,在很大程度上保证了后续详细设计的成功实现。对质量和安全性要求较高的复杂机械产品而言,设计者会重点关注其故障风险值,所以在概念设计阶段就考虑产品风险值以及优选整体最理想的原理方案是提高机械产品质量和安全性的重要手段。因此,本文提出一种面向机械产品概念设计原理方案的风险分析和优选方法,构建功能故障传播模型,分析功能、原理解故障影响度,并在原理解故障影响度基础上通过贝叶斯网络模型和有向故障模式影响关系图（DDRFM）计算得到原理方案风险值,进而根据方案风险值与决策者评价值对方案进行优选。主要研究工作如下:（1）构建面向概念设计原理方案的功能故障传播模型。针对现有的功能故障分析方法难以量化故障风险且难以将功能故障转换为原理方案整体风险大小的情况,提出功能故障传播模式,将功能结构图转换为有向功能网络图来构建功能故障传播模型,并在设计需求-功能-原理解映射中应用该模型,分析得到功能、原理解故障影响度。（2）实现原理方案的风险评估。为了对故障模式在整体方案中的严重度进行深入分析得到准确的方案风险值,在原理解故障影响度基础上,通过多状态贝叶斯网络模型与多方数据推理出故障模式的风险值,并构建DDRFM,根据故障模式之间的相互影响关系得出原理解风险值以及原理方案风险值。（3）融合定性评价指标和定量指标进行原理方案优选。为了更好地反映决策者评价时的不确定性,构建不均衡多粒度语言模型,基于群体决策建立评价矩阵,通过一致化及集成技术并综合故障风险值构建综合决策矩阵,并基于理想值的排序方法对原理方案进行优选排序。（4）开发原理方案风险分析及优选辅助设计原型系统。应用原理方案风险分析和优选方法,开发了辅助设计系统,并以采煤机截割部为工程实例验证了原型系统的有效性。
杨阔[8]（2020）在《基于预测模型与专家系统的挖掘机液压系统故障诊断技术研究》文中进行了进一步梳理挖掘机液压系统在故障发生时具有隐蔽性强、非线性时变信号强、能量传递机理复杂等特点,尤其大多数故障的故障特征在前期表现较弱不易提取,若不能及时发现并解决故障,极易引发重大安全生产事故。因此对于挖掘机液压系统来讲,能够对其实现快速准确的诊断具有很大的研究意义。为了解决上述问题,作者根据本课题的研究方向,依托于校企合作项目“FW080全液压履带式挖掘机开发”（项目号FW/RD201717）,通过查阅大量国内外文献资料对挖掘机液压系统故障诊断技术进行了重点研究,分析了各种故障诊断技术的优缺点,对挖掘机液压系统各个回路中主要液压元件常见故障进行了总结,总结其故障发生时往往会导致其运行参数发生非正常变化,因此从运行参数的变化中能够提取有效的故障信息,从而提出了本文的故障诊断研究方案:将智能算法回归拟合预测思想应用于挖掘机液压系统的诊断之中,并与专家系统相结合的故障诊断方案。提出了基于极限学习机算法（ELM）回归拟合预测模型的诊断方法:首先根据正常状态下挖掘机液压系统的运行参数建立拟合预测模型,故障发生时,将故障状态的运行参数输入到所建立的预测模型中,得到预测模型输出的各个参数正常状态的预测值并于实际运行参数进行对比,通过对比二者残差统计量判别系统是否发生故障。为了进一步对预测模型输出残差统计量进行推理及解释,引入了专家系统诊断方法:首先将液压挖掘机液压系统目前的诊断推理流程、故障特征信息以及故障维修方案等知识以本体模型的形式构建了挖掘机液压系统故障诊断的专家系统知识库以及基于残差统计量的推理规则库,通过设置推理规则对故障进行推理解释;同时为实现将以往故障诊断知识的重复利用,提出了基于案例匹配的诊断方法,通过分析不同故障原因引发的不同参数变化及故障现象,将故障回路、故障现象及故障参数以案例特征信息的形式储存,构建故障诊断的案例库,通过特征选取、案例检索、案例匹配实现对故障快速确诊。并基于Visual Studio软件设计了一套实现上述的功能的系统,让用户及时知道挖掘机的故障部位、故障原因以及故障维修方法。在AMEsim系统仿真环境下,建立了实验样机液压系统的仿真模型,通过改变其液压元件物理参数,模拟多种故障实例,获得相应故障数据用以验证本文所提出挖掘机液压系统诊断方法的有效性,结果表明本文所述方案是合理有效的,同时本文所述方案也为其他工程车辆故障的诊断提供了一定的参考。
杨英豪[9]（2020）在《数控成形磨齿机可靠性技术的分析与研究》文中研究说明数控成形磨齿机自问世以来便定位于中高端装备并得到广泛的应用。目前我国在该领域的研究工作取得了长足的进展,但依然还存在技术竞争力不足、自主化程度低、难以走出去的困境,这主要是由于我国数控成形磨齿机在可靠性、一致性及稳定性等一些核心指标上难以达到国际先进水平。因此开展数控成形磨齿机可靠性研究工作对于我国工业的发展及实现制造强国战略具有重要的意义。本文在总结国内外可靠性技术的发展与研究趋势基础上,围绕数控成形磨齿机可靠性相关技术展开了一系列比较深入的研究,全文的研究工作主要包括:（1）对可靠性建模方法进行了分析。内容主要包括可靠性评价特征量及之间的相互关系、可靠性分布模型的建立、求解及检验。其中对分布模型的求解与检验进行了重点分析,推导了基于极大似然（MLE）的参数估计求解过程,引入了如Mann、灰色关联度分析、误差面积比指数等效果较好的分布模型检验方法,为可靠性评估的研究提供了基础。（2）对小样本可靠性评估方法进行了研究。针对小样本问题,在传统可靠性建模及可靠性评估流程基础上,研究了基于径向基（RBF）神经网络的扩充算法,该算法通过不断学习调整之后可以较好的实现对可靠性数据的扩充,由此提出来了一种新的数控机床可靠性评估流程。最后利用建立的方法实现了对数控成形磨齿机的可靠性评估,并验证了该方法在处理小样本可靠性评估问题时具有独特的优势和有效性。（3）对数控成形磨齿机进行了故障综合分析。首先分析了基于经验模态分解（EMD）的振动信号故障特征提取技术,并通过实验验证了该方法对于实现机床设备的故障检测具有可用性和有效性;其次进行了故障树分析（FTA）,完成了对机床各主要子系统及整机系统的故障建树和分析,理清了机床故障事件之间的逻辑因果关系,分析了系统的故障谱及存在的薄弱环节,为实现故障排除的快速响应和延长机床无故障工作时间提供了参考借鉴。（4）研究了基于模糊FMECA的可靠性风险评价方法。首先对机床各子系统主要故障模式做了详细分析,并相应地提出了改善措施;其次针对传统风险评价方法存在的问题,利用模糊风险评价模型完成了对数控成形磨齿机的可靠性风险评价。评价结果为采取合理的预防性措施,降低故障产生的不利影响,从而提高整机的可靠性水平提供了相关借鉴。最后根据研究工作建立了数控成形磨齿机可靠性提升流程,对于实现机床可靠性持续增长具有重要的指导意义。
朱永新[10]（2020）在《基于改进支持向量机的航空发动机滑油系统故障诊断研究》文中研究表明在航空发动机的故障中,滑油系统的故障占据了很大一部分,针对当前滑油系统的故障诊断数据匮乏、定性模糊、鲜有定量的特点,研究滑油系统的故障诊断,以方便获取故障数据,在故障时刻及时作出判断,或者在故障形成之前作出预测,对于保障航空发动机的安全运行具有很重要的意义。以某型航空发动机为研究对象,使用改进支持向量机实现了滑油系统的故障诊断。论文的具体研究内容如下:（1）研究了某型航空发动机滑油系统的构造,然后根据调研数据选取了滑油系统的四大典型故障,并对其故障成因进行了逐一分析。（2）根据故障的分析结果,建立了典型故障的贝叶斯网络模型。然后以滑油消耗量大这一故障为例,选用贝叶斯网络的精确推理算法——Hugin算法进行推理。最后结合三种部件重要度的评价方法,筛选出了故障成因中的重要基本事件。（3）因为航空发动机滑油供油系统与回油系统具有相似性,因此仅以供油系统为例,使用AMESim软件建立了供油系统的模型。然后将上文筛选出的重要基本事件在AMESim模型中进行故障仿真,得到了故障与故障特征参数之间的映射关系,即故障数据。（4）首先,使用支持向量机建立滑油系统的故障诊断模型。然后,提出了一种支持向量机在分类问题上的平均影响值计算方法——“平均距离计算法”。并将该方法用于故障数据的降维,并通过与主元分析法对比,证明了该方法的正确性。为了提升故障诊断的精确率,引入蚱蜢优化算法,优化支持向量机的惩罚因子C和高斯核参数g,使故障诊断模型的精度提升至97.5%。
二、液压泵的使用原理与故障分析（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、液压泵的使用原理与故障分析（论文提纲范文）
（1）随车起重机变幅液压系统故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 随车起重机技术与发展 |
| 1.1.1 随车起重机简介 |
| 1.1.2 随车起重机发展状况 |
| 1.2 故障诊断技术的发展 |
| 1.2.1 故障诊断方法 |
| 1.2.2 故障诊断方法研究现状 |
| 1.3 本文研究工作主要内容 |
| 1.3.1 选题背景与意义 |
| 1.3.2 工作内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 变幅液压系统故障分析与故障模拟 |
| 2.1 随车起重机液压系统介绍 |
| 2.1.1 随车起重机介绍 |
| 2.1.2 液压系统工作原理 |
| 2.2 液压系统故障分类与特点 |
| 2.3 变幅液压系统故障分析与模拟 |
| 2.3.1 液压缸的故障分析及模拟 |
| 2.3.2 液压泵的故障分析及模拟 |
| 2.3.3 换向阀的故障分析及模拟 |
| 2.3.4 溢流阀与过滤器的故障分析及模拟 |
| 2.4 基于AMESim的液压系统故障仿真 |
| 2.4.1 AMESim液压系统建模 |
| 2.4.2 液压系统故障注入与模拟 |
| 2.4.3 仿真结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于功率键合图的液压系统建模 |
| 3.1 功率键合图建模方法 |
| 3.2 液压元件功率键合图 |
| 3.3 变幅液压系统功率键合图模型 |
| 3.3.1 系统无故障建模 |
| 3.3.2 系统多故障建模 |
| 3.4 变幅液压系统多模式故障 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于模型的液压系统故障诊断方法 |
| 4.1 解析冗余关系理论 |
| 4.2 残差与阀值计算 |
| 4.2.1 残差计算 |
| 4.2.2 阀值计算 |
| 4.2.3 故障隔离与故障特征矩阵 |
| 4.3 故障诊断 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 案例分析与实验验证 |
| 5.1 换向阀卡死故障诊断 |
| 5.2 实验验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（2）工程机械液压系统原位检测与故障诊断技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和选题意义 |
| 1.2 液压系统检测与故障诊断的现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第二章 工程机械液压系统的组成及故障分析 |
| 2.1 工程机械液压系统的组成及常见故障 |
| 2.1.1 工程机械液压系统的组成 |
| 2.1.2 工程机械液压系统常见故障 |
| 2.2 工程机械常用液压元件的故障诊断 |
| 2.2.1 工程机械液压泵的故障诊断 |
| 2.2.2 工程机械液压马达的故障诊断 |
| 2.2.3 工程机械液压缸的故障诊断 |
| 2.2.4 工程机械液压阀的故障诊断 |
| 2.3 盾构机液压系统的工作原理与故障分析 |
| 2.3.1 盾构机液压推进系统的工作原理 |
| 2.3.2 盾构机液压推进系统的故障分析 |
| 2.4 挖掘机液压系统的工作原理与故障分析 |
| 2.4.1 挖掘机液压系统的工作原理 |
| 2.4.2 挖掘机液压系统的故障分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 工程机械液压系统原位检测方案 |
| 3.1 工程机械液压系统检测量的选取 |
| 3.1.1 液压系统中压力的测试 |
| 3.1.2 液压系统中流量的测试 |
| 3.1.3 液压系统中温度的测试 |
| 3.1.4 液压系统中振动的测试 |
| 3.2 原位检测对象的选择 |
| 3.2.1 盾构机推进液压系统的检测 |
| 3.2.2 挖掘机液压系统的检测 |
| 3.3 液压元件原位检测方法及步骤 |
| 3.3.1 液压元件故障的逻辑诊断 |
| 3.3.2 Tee测试法及测试步骤 |
| 3.3.3 有源测试方法及测试步骤 |
| 3.4 液压系统原位检测装置 |
| 3.4.1 便携式液压检测仪 |
| 3.4.2 有源液压测试仪 |
| 3.4.3 压力转换接头 |
| 3.5 测试点的选择 |
| 3.5.1 压力测试点的选择 |
| 3.5.2 振动测试点的选择 |
| 3.5.3 流量测试点的选择 |
| 3.5.4 油液的采集 |
| 3.6 液压系统测试标准 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 工程机械液压系统原位检测系统开发 |
| 4.1 原位检测系统的组成 |
| 4.2 传感器的选择 |
| 4.2.1 压力传感器的选择 |
| 4.2.2 流量传感器的选择 |
| 4.2.3 振动传感器的选择 |
| 4.2.4 温度传感器的选择 |
| 4.2.5 转速仪的选择 |
| 4.3 信号调理模块及信号采集仪器的选择 |
| 4.4 辅助测试设备的选择 |
| 4.5 信号处理方法研究 |
| 4.5.1 信号预处理 |
| 4.5.2 信号的时域分析 |
| 4.5.3 信号的频域分析 |
| 4.5.4 信号的时频域分析 |
| 4.6 系统软件的开发 |
| 4.6.1 液压压力检测与诊断系统 |
| 4.6.2 液压流量检测与诊断系统 |
| 4.6.3 液压振动检测与诊断系统 |
| 4.6.4 液压泄漏量诊断系统 |
| 4.6.5 液压温度检测系统 |
| 4.6.6 油液检测系统 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于故障树分析的原位检测诊断研究 |
| 5.1 故障树分析法 |
| 5.2 基于故障树的挖掘机液压系统诊断研究 |
| 5.2.1 故障树的建立及定性分析 |
| 5.2.2 故障树的定量分析 |
| 5.3 基于故障树的盾构机液压系统诊断研究 |
| 5.3.1 故障树模型的建立及定性分析 |
| 5.3.2 故障树的定量分析 |
| 5.3.3 盾构机液压原位检测技术研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（3）自适应信号分解算法对比研究及在液压泵故障诊断中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断研究现状 |
| 1.2.2 自适应信号分解算法的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 第2章 时域自适应信号分解算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 经验模态分解的原理与流程 |
| 2.3 集合经验模态分解(EEMD) |
| 2.3.1 集合经验模态分解(EEMD)原理 |
| 2.3.2 同步压缩变换(SST)原理 |
| 2.3.3 EEMD解决模态混叠问题 |
| 2.4 自适应局部迭代滤波(AILF) |
| 2.4.1 迭代滤波(IF)的原理 |
| 2.4.2 自适应局部迭代滤波(ALIF) |
| 2.5 EMD、EEMD和ALIF仿真信号分析 |
| 2.5.1 正弦加噪声信号 |
| 2.5.2 非平稳信号 |
| 2.6 ALIF算法实现轴承故障诊断 |
| 2.7 EMD、EEMD和ALIF算法的对比分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 频域自适应信号分解算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 经验小波变换(EWT) |
| 3.2.1 小波分解和小波包分解 |
| 3.2.2 经验小波变换原理 |
| 3.2.3 经验小波变换的频带划分 |
| 3.2.4 模态合并方法(MCCM) |
| 3.3 变分模态分解(VMD) |
| 3.3.1 变分模态分解的原理 |
| 3.3.2 参数K的设定方法 |
| 3.4 EWT,VMD仿真信号的分析 |
| 3.4.1 正弦加噪声信号 |
| 3.4.2 调幅调频(AM-FM)信号 |
| 3.4.3 EWT和VMD在故障诊断中的应用 |
| 3.5 EWT和VMD的对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于EEMD和EWT的液压泵包络谱分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验设备及故障信号采集 |
| 4.2.1 实验设备介绍 |
| 4.2.2 数据采集和存储部分 |
| 4.2.3 基于LabVIEW的数据采集面板 |
| 4.2.4 实验过程 |
| 4.3 基于EEMD和EWT柱塞泵故障信号包络解调分析 |
| 4.3.1 柱塞泵松靴故障分析 |
| 4.3.2 柱塞泵滑靴磨损和斜盘磨损故障分析 |
| 4.3.3 柱塞泵中心弹簧失效故障分析 |
| 4.4 基于EWT柱塞泵故障信号包络解调分析 |
| 4.4.1 EWT松靴故障振动信号包络谱分析 |
| 4.4.2 EWT滑靴磨损故障振动信号包络谱分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于EEMD、ALIF和VMD柱塞泵故障分类对比分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于EEMD、ALIF、VMD故障信号消噪处理 |
| 5.3 特征向量的构造 |
| 5.3.1 时域特征提取 |
| 5.3.2 频域特征提取 |
| 5.3.3 时频域特征提取 |
| 5.4 支持向量机的基本原理 |
| 5.4.1 线性可分问题 |
| 5.4.2 线性不可分问题 |
| 5.4.3 非线性问题 |
| 5.4.4 多分类支持向量机 |
| 5.4.5 交叉验证与网格搜索 |
| 5.5 故障分类过程及结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（4）反应注射成型系统故障分析及浮动模架设计与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 反应注射成型系统故障分析 |
| 1.2.2 合模精度与浮动模架 |
| 1.3 研究内容与结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 2 反应注射成型系统的故障树建立与故障分析 |
| 2.1 故障树建立与分析 |
| 2.1.1 故障树分析方法的基本概念 |
| 2.1.2 故障树构建过程 |
| 2.1.3 故障树定性分析 |
| 2.2 反应注射成型系统的组成与工作过程 |
| 2.2.1 反应注射成型系统工作过程 |
| 2.2.2 反应注射成型系统组成 |
| 2.3 反应注射成型系统的故障树建立 |
| 2.3.1 反应注射成型系统的机械结构故障树 |
| 2.3.2 反应注射成型系统的液压系统故障树 |
| 2.4 反应注射成型系统的故障分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 反应注射成型系统浮动模架设计 |
| 3.1 现有平开式液压模架导向机构问题分析 |
| 3.2 浮动模架方案设计 |
| 3.2.1 功能需求和设计指标 |
| 3.2.2 浮动模架的结构方案 |
| 3.2.3 浮动模架的工作过程与特点 |
| 3.3 浮动模架的机构 |
| 3.3.1 浮动机构 |
| 3.3.2 导向机构 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 浮动模架的导向机构接触力仿真与可对中判定 |
| 4.1 机构力学分析方法及步骤 |
| 4.1.1 ADAMS简介 |
| 4.1.2 ADAMS动力学分析基本步骤 |
| 4.2 浮动模架导向机构力学模型的建立与分析 |
| 4.2.1 分析模型的建立及仿真 |
| 4.2.2 仿真结果与分析 |
| 4.3 浮动模架平移误差可对中判定及范围确定 |
| 4.3.1 YZ平面可对中判定条件及建模 |
| 4.3.2 YZ平面导向机构可对中平动范围的确定 |
| 4.3.3 绕单轴旋转条件下导向机构可对中平动范围的确定 |
| 4.3.4 绕三个坐标轴旋转条件下导向机构可对中平动范围的确定 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于AMESim斜盘式轴向柱塞泵建模与故障维护（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 轴向柱塞泵的发展 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 液压仿真技术发展 |
| 1.3.2 柱塞泵故障诊断技术发展 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 斜盘式轴向柱塞泵的介绍及故障分析 |
| 2.1 斜盘式轴向柱塞泵的结构及原理 |
| 2.2 斜盘式轴向柱塞泵的运动学及受力分析 |
| 2.2.1 斜盘式轴向柱塞泵运动学分析 |
| 2.2.2 斜盘式轴向柱塞泵柱塞受力分析 |
| 2.3 斜盘式轴向柱塞泵故障分析 |
| 2.3.1 斜盘式轴向柱塞泵故障及排除方法 |
| 2.3.2 斜盘式轴向柱塞泵典型故障研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 斜盘式轴向柱塞泵建模与故障仿真 |
| 3.1 斜盘式轴向柱塞泵的建模 |
| 3.1.1 AMESim仿真软件介绍 |
| 3.1.2 柱塞泵的仿真模型建立 |
| 3.2 斜盘式轴向柱塞泵故障注入 |
| 3.3 斜盘式轴向柱塞泵仿真分析 |
| 3.3.1 A10VN0泵正常工作仿真分析 |
| 3.3.2 基于AMESim的A10VN0泵故障仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于PSO-BP神经网络柱塞泵故障诊断 |
| 4.1 人工神经网络基本理论 |
| 4.1.1 人工神经网络简介 |
| 4.1.2 神经元模型 |
| 4.2 BP神经网络 |
| 4.2.1 BP神经网络结构 |
| 4.2.2 BP神经网络算法 |
| 4.2.3 BP神经网络故障诊断步骤 |
| 4.3 粒子群优化算法基本原理 |
| 4.4 PSO-BP神经网络模型建立 |
| 4.5 BP与PSO-BP柱塞泵故障诊断 |
| 4.5.1 故障数据采集 |
| 4.5.2 样本数据的预处理 |
| 4.5.3 神经网络模型建立 |
| 4.5.4 神经网络故障诊断结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 柱塞泵故障监测与预测性维护 |
| 5.1 柱塞泵故障在线监测 |
| 5.2 柱塞泵预测性维护 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1 全文总结 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（6）CDC-16道岔捣固车液压系统原理分析及简单故障处理（论文提纲范文）
| 1 CDC-16道岔捣固车液压系统介绍 |
| 2 CDC-16道岔捣固车液压系统工作原理分析 |
| 2.1 作业回路工作原理 |
| 2.2 作业运行驱动系统回路工作原理 |
| 2.3 起拨道控制回路工作原理 |
| 2.4 翘镐回路工作原理 |
| 2.5 前后转向架支撑回路工作原理 |
| 2.6 夹轨钳起道钩回路工作原理 |
| 3 CDC-16道岔捣固车液压系统故障分析方法 |
| 3.1 图纸分析方法 |
| 3.2 动作循环表查找方法 |
| 3.3 检测装置故障分析方法 |
| 3.4 直观检测方法 |
| 4 CDC-16道岔捣固车液压系统故障排除措施分析 |
| 4.1 液压冲击 |
| 4.2 振动和噪声 |
| 4.2.1 液压泵吸油管路的气穴现象 |
| 4.2.2 液压泵的吸空现象 |
| 4.2.3 排油管路和机械系统的振动现象 |
| 4.3 液压系统工作压力不正常 |
| 4.3.1 液压泵故障 |
| 4.3.2 液压控制阀故障 |
| 4.4 液压系统温度过高 |
| 4.5 液压系统泄漏 |
| 5 结语 |
（7）基于风险分析的机械产品原理方案优选（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 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 概念设计中的风险分析研究 |
| 1.2.2 功能故障分析研究 |
| 1.2.3 原理方案优选研究 |
| 1.3 课题来源及主要内容 |
| 1.4 论文组织结构及技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 基于功能故障传播模型的原理方案故障分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 概念设计中故障及风险的定义 |
| 2.3 功能故障传播模型 |
| 2.3.1 功能故障传播模式 |
| 2.3.2 基于有向功能网络图的传播分析 |
| 2.3.3 功能故障传播求解 |
| 2.4 基于功能故障传播模型的原理方案故障求解 |
| 2.4.1 原理方案故障求解流程 |
| 2.4.2 需求分析 |
| 2.4.3 功能重要度计算求解 |
| 2.4.4 基于功能故障传播模型的功能故障影响分析 |
| 2.4.5 原理解故障影响度分析 |
| 2.5 实例分析 |
| 2.5.1 采煤机截割部原理方案故障分析 |
| 2.5.2 结果讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 集成贝叶斯网络和原理解故障模型的原理方案风险评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 原理方案风险评估流程 |
| 3.3 故障模式严重度分析 |
| 3.3.1 基于多状态贝叶斯网络模型的故障模式模糊重要度分析 |
| 3.3.2 基于原理解故障影响度和模糊重要度的故障模式严重度分析 |
| 3.4 故障模式风险值求解 |
| 3.5 原理方案风险评估 |
| 3.6 实例分析 |
| 3.6.1 采煤机截割部原理方案风险评估 |
| 3.6.2 讨论与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于故障风险和不均衡多粒度语言的原理方案优选 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 原理方案优选流程 |
| 4.3 不均衡多粒度语言模型 |
| 4.3.1 多粒度及不均衡语言 |
| 4.3.2 区间二元直觉不确定语言 |
| 4.4 融合故障风险和不均衡多粒度语言的原理方案优选 |
| 4.4.1 构建初始评价矩阵 |
| 4.4.2 一致化不均衡多粒度语言集 |
| 4.4.3 集成初始评价矩阵 |
| 4.4.4 构建综合决策矩阵 |
| 4.4.5 基于理想值的方案优选 |
| 4.5 实例分析 |
| 4.5.1 采煤机截割部原理方案优选 |
| 4.5.2 比较与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 原型系统与工程实例 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 原型系统实现 |
| 5.2.1 系统整体框架及编程语言 |
| 5.2.2 系统功能模块 |
| 5.2.3 数据库设计 |
| 5.3 工程实例——采煤机截割部 |
| 5.3.1 采煤机截割部信息管理 |
| 5.3.2 原理方案故障分析 |
| 5.3.3 原理方案风险评估 |
| 5.3.4 方案优选 |
| 5.3.5 讨论与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 专利 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于预测模型与专家系统的挖掘机液压系统故障诊断技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 液压系统故障诊断技术概述 |
| 1.2.1 故障诊断概述 |
| 1.2.2 液压系统故障诊断技术发展历程 |
| 1.3 挖掘机液压系统故障诊断研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 挖掘机液压系统故障诊断技术研究现状 |
| 1.3.2 挖掘机液压系统故障诊断技术发展趋势 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 故障诊断系统设计方案 |
| 2.1 挖掘机液压系统作业特点及组成 |
| 2.1.1 挖掘机液压系统作业特点 |
| 2.1.2 挖掘机液压系统组成 |
| 2.2 挖掘机液压系统故障分析 |
| 2.2.1 挖掘机液压系统常见故障 |
| 2.2.2 挖掘机液压系统故障规律 |
| 2.3 挖掘机液压系统故障诊断研究策略 |
| 2.3.1 挖掘机液压系统故障诊断策略 |
| 2.3.2 挖掘机液压系统故障诊断理论方法 |
| 2.3.3 挖掘机液压系统故障诊断系统整体框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 挖掘机液压系统仿真模型建立 |
| 3.1 挖掘机液压系统主要元件分析建模 |
| 3.1.1 恒功率变量泵分析与仿真模型 |
| 3.1.2 主控阀分析与仿真模型 |
| 3.1.3 回转马达分析与仿真模型 |
| 3.1.4 行走马达分析与仿真模型 |
| 3.1.5 挖掘机液压系统模型及仿真分析 |
| 3.2 挖掘机液压系统故障数据采集系统设计 |
| 3.3 挖掘机液压系统仿真模型实验验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于预测模型的挖掘机液压系统故障诊断方法 |
| 4.1 拟合预测思想概述 |
| 4.2 基于ELM极限学习机算法的拟合预测模型 |
| 4.2.1 ELM极限学习机算法应用 |
| 4.2.2 极限学习机算法拟合预测模型模型建立 |
| 4.2.3 性能分析 |
| 4.2.4 算法对比 |
| 4.3 基于预测模型的挖掘机液压系统故障诊断方法 |
| 4.3.1 基于预测模型的故障判定方法 |
| 4.3.2 挖掘机液压系统故障诊断预测模型 |
| 4.3.3 基于预测模型的挖掘机液压系统故障诊断方法 |
| 4.4 基于模型预测故障诊断方法验证 |
| 4.4.1 建立预测模型及设置检测阈值 |
| 4.4.2 挖掘机液压系统故障设置 |
| 4.4.3 基于预测模型的故障诊断方法检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于预测模型与专家系统故障诊断方法研究 |
| 5.1 预测模型与专家系统故障诊断总体方案设计 |
| 5.2 基于规则推理的故障诊断方法研究 |
| 5.2.1 基于规则推理的诊断方法概述 |
| 5.2.2 挖掘机液压系统故障诊断专家系统知识库 |
| 5.2.3 故障诊断规则的建立 |
| 5.2.4 基于规则推理的诊断过程 |
| 5.3 基于案件匹配的挖掘机液压系统故障诊断研究 |
| 5.3.1 基于案例匹配的挖掘机液压系统故障诊断方法 |
| 5.3.2 特征选取与案例检索 |
| 5.3.3 案例匹配相似度计算 |
| 5.3.4 基于案例匹配方法验证 |
| 5.4 挖掘机液压系统故障诊断系统实现与验证 |
| 5.4.1 故障诊断系统实现 |
| 5.4.2 故障设置 |
| 5.4.3 总体诊断系统验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）数控成形磨齿机可靠性技术的分析与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 可靠性技术的发展与研究趋势 |
| 1.3 数控机床可靠性国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 第2章 数控成形磨齿机可靠性建模分析 |
| 2.1 可靠性评价特征量 |
| 2.1.1 可靠性评价函数 |
| 2.1.2 可靠性评价指标 |
| 2.2 可靠性分布模型 |
| 2.2.1 威布尔分布及模型求解 |
| 2.2.2 指数分布及模型求解 |
| 2.2.3 正态分布及模型求解 |
| 2.2.4 对数正态分布及模型求解 |
| 2.3 可靠性分布模型检验 |
| 2.3.1 统计假设检验 |
| 2.3.2 拟合优度检验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于RBF神经网络的可靠性评估分析 |
| 3.1 RBF神经网络概述 |
| 3.1.1 RBF神经网络基本结构 |
| 3.1.2 RBF神经网络学习算法 |
| 3.2 基于RBF神经网络的扩充算法 |
| 3.2.1 RBF神经网络扩充算法设计及实现 |
| 3.2.2 RBF神经网络可靠性评估流程 |
| 3.3 算法实例分析 |
| 3.3.1 原始故障间隔时间分布模型求解 |
| 3.3.2 RBF神经网络扩充数据的产生及分析 |
| 3.3.3 数控成形磨齿机可靠性评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数控成形磨齿机故障综合分析 |
| 4.1 基于EMD的振动信号故障特征提取技术 |
| 4.1.1 EMD基本理论 |
| 4.1.2 实验数据采集 |
| 4.1.3 数据的处理与分析 |
| 4.2 数控成形磨齿机FTA分析 |
| 4.2.1 FTA基本理论 |
| 4.2.2 数控成形磨齿机系统及故障事件定义 |
| 4.2.3 数控成形磨齿机故障树建立 |
| 4.2.4 数控成形磨齿机故障树定性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于模糊FMECA的可靠性风险评价 |
| 5.1 传统FMECA可靠性风险评价 |
| 5.2 模糊风险评价模型 |
| 5.2.1 模糊语言变量 |
| 5.2.2 模糊综合评判 |
| 5.3 数控成形磨齿机子系统FMEA |
| 5.4 数控成形磨齿机子系统模糊风险评价(CA) |
| 5.4.1 电气控制子系统模糊风险评价 |
| 5.4.2 进给伺服子系统模糊风险评价 |
| 5.4.3 磨削砂轮子系统模糊风险评价 |
| 5.4.4 机床液压子系统模糊风险评价 |
| 5.4.5 冷却润滑子系统模糊风险评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）基于改进支持向量机的航空发动机滑油系统故障诊断研究（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 |
| 1.3 研究内容与结构安排 |
| 第二章 航空发动机滑油系统的构造与典型故障分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 滑油系统的组成 |
| 2.2.1 滑油系统的部件 |
| 2.2.2 滑油系统的子系统 |
| 2.3 滑油系统的典型故障分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于贝叶斯网络的滑油系统重要基本事件的确定 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 贝叶斯网络理论 |
| 3.2.1 贝叶斯网络的概率基础 |
| 3.2.2 贝叶斯网络的组成 |
| 3.2.3 贝叶斯网络的推理 |
| 3.3 基于贝叶斯网络的典型故障的重要基本事件的确定 |
| 3.3.1 滑油系统典型故障的贝叶斯网络 |
| 3.3.2 贝叶斯网络的求解 |
| 3.3.3 重要基本事件的确定 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于AMESim模型的重要基本事件的故障特征参数获取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 滑油系统部件的数学建模 |
| 4.3 供油系统的AMESim建模 |
| 4.3.1 模型的简化处理 |
| 4.3.2 边界条件的设置 |
| 4.3.3 供油系统的AMESim模型及验证 |
| 4.4 故障特征参数的获取 |
| 4.4.1 故障的模拟 |
| 4.4.2 故障数据的获取 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于支持向量机的航空发动机滑油系统故障诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 支持向量机的基本理论 |
| 5.2.1 最优分类超平面 |
| 5.2.2 核函数 |
| 5.3 基于支持向量机的平均影响值的故障数据降维 |
| 5.3.1 一种新的基于支持向量机的平均影响值的计算方法 |
| 5.3.2 计算方法在多分类问题情况下的推广 |
| 5.4 蚱蜢优化算法对支持向量机参数的优化 |
| 5.5 基于改进支持向量机的航空发动机滑油系统故障诊断 |
| 5.5.1 支持向量机的子分类器选择 |
| 5.5.2 滑油系统故障数据的降维处理 |
| 5.5.3 基于蚱蜢优化算法的参数寻优 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 对未来的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、液压泵的使用原理与故障分析（论文参考文献）
- [1]随车起重机变幅液压系统故障诊断研究[D]. 魏苏杰. 大连理工大学, 2021(01)
- [2]工程机械液压系统原位检测与故障诊断技术研究[D]. 牛群. 石家庄铁道大学, 2021
- [3]自适应信号分解算法对比研究及在液压泵故障诊断中的应用[D]. 王腾. 燕山大学, 2021
- [4]反应注射成型系统故障分析及浮动模架设计与分析[D]. 姜金杏. 四川大学, 2021(02)
- [5]基于AMESim斜盘式轴向柱塞泵建模与故障维护[D]. 胡忠全. 兰州理工大学, 2021(01)
- [6]CDC-16道岔捣固车液压系统原理分析及简单故障处理[J]. 王杰. 现代制造技术与装备, 2021(03)
- [7]基于风险分析的机械产品原理方案优选[D]. 孙涛. 浙江工业大学, 2020
- [8]基于预测模型与专家系统的挖掘机液压系统故障诊断技术研究[D]. 杨阔. 吉林大学, 2020(08)
- [9]数控成形磨齿机可靠性技术的分析与研究[D]. 杨英豪. 河南科技大学, 2020(06)
- [10]基于改进支持向量机的航空发动机滑油系统故障诊断研究[D]. 朱永新. 中国民航大学, 2020(01)