• 摘要3-5
• abstract5-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 引言12
• 1.2 研究的目的和意義12-13
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)載荷激勵研究動態(tài)13-14
• 1.3.2 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)彎扭耦合建模研究動態(tài)14-15
• 1.3.3 振動信號的載荷識別方法研究動態(tài)15
• 1.3.4 相關(guān)問題的討論15-16
• 1.4 主要研究內(nèi)容16-17
• 1.5 技術(shù)路線17
• 1.6 小結(jié)17-18
• 第二章 載荷激勵下轉(zhuǎn)子系統(tǒng)彎扭耦合的數(shù)學(xué)模型18-26
• 2.1 引言18
• 2.2 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)載荷激勵傳遞特性18-19
• 2.3 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的離散化19-20
• 2.3.1 質(zhì)量和轉(zhuǎn)動慣量的離散化19
• 2.3.2 轉(zhuǎn)軸剛度的等效19-20
• 2.3.3 等效粘性阻尼系數(shù)20
• 2.4 變載荷轉(zhuǎn)子系統(tǒng)彎扭耦合數(shù)學(xué)模型20-23
• 2.5 提升機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)彎扭耦合數(shù)學(xué)模型23-24
• 2.6 小結(jié)24-26
• 第三章 載荷激勵下轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力學(xué)仿真26-38
• 3.1 引言26
• 3.2 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力學(xué)仿真模型26-28
• 3.2.1 MATLAB/Simulink簡介26
• 3.2.2 基于Simulink的變載荷轉(zhuǎn)子系統(tǒng)仿真模型26-27
• 3.2.3 基于Simulink的提升機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)仿真模型27-28
• 3.3 載荷激勵下變載荷轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力學(xué)仿真28-33
• 3.3.1 空載28-29
• 3.3.2 沖擊載荷激勵29
• 3.3.3 瞬態(tài)載荷激勵29-30
• 3.3.4 穩(wěn)態(tài)載荷激勵30-31
• 3.3.5 線性載荷激勵31-32
• 3.3.6 正弦載荷激勵32-33
• 3.4 載荷激勵下提升機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力學(xué)仿真33-37
• 3.4.1 空載33-34
• 3.4.2 沖擊載荷激勵34
• 3.4.3 瞬態(tài)載荷激勵34-35
• 3.4.4 穩(wěn)態(tài)載荷激勵35
• 3.4.5 線性載荷激勵35-36
• 3.4.6 正弦載荷激勵36-37
• 3.5 小結(jié)37-38
• 第四章 基于振動信號的載荷定性識別38-60
• 4.1 引言38
• 4.2 基于FFT的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的振動信號分析38-41
• 4.2.1 變載荷系統(tǒng)振動信號的頻譜分析38-40
• 4.2.2 提升機系統(tǒng)振動信號的頻譜分析40-41
• 4.3 基于奇異值分解的振動信號分析41-43
• 4.3.1 奇異值分解41
• 4.3.2 奇異值分解特征提取方法41-42
• 4.3.3 基于振動信號變載荷系統(tǒng)的奇異值分解42-43
• 4.4 EEMD分解和能量特征提取43-50
• 4.4.1 EEMD分解44-48
• 4.4.2 能量特征提取48-50
• 4.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的載荷識別50-52
• 4.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)51
• 4.5.2 設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)51-52
• 4.6 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及載荷定性識別52-58
• 4.6.1 基于振動信號的變載荷系統(tǒng)載荷定性識別53-55
• 4.6.2 基于振動信號的提升機系統(tǒng)載荷定性識別55-58
• 4.7 小結(jié)58-60
• 第五章 基于振動信號的載荷定量識別60-76
• 5.1 引言60
• 5.2 基于反演法的載荷定量識別60-64
• 5.2.1 基于反演法的變載荷系統(tǒng)的載荷定量識別61-62
• 5.2.2 基于反演法的提升機系統(tǒng)的載荷定量識別62-64
• 5.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸分析的載荷定量識別64-65
• 5.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸分析法簡介64-65
• 5.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸法原理65
• 5.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸分析65-74
• 5.4.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸的變載荷系統(tǒng)的載荷定量識別65-69
• 5.4.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸的提升機系統(tǒng)的載荷定量識別69-74
• 5.5 小結(jié)74-76
• 第六章 載荷激勵下轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的試驗研究76-98
• 6.1 引言76
• 6.2 試驗臺系統(tǒng)設(shè)計方案76-77
• 6.3 試驗臺設(shè)計77-81
• 6.3.1 變載荷轉(zhuǎn)子系統(tǒng)試驗臺結(jié)構(gòu)設(shè)計77-78
• 6.3.2 變載荷轉(zhuǎn)子系統(tǒng)試驗臺測試系統(tǒng)設(shè)計78-80
• 6.3.3 提升機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)試驗臺結(jié)構(gòu)設(shè)計80
• 6.3.4 提升機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)試驗臺測試系統(tǒng)設(shè)計80-81
• 6.4 試驗方案81-83
• 6.4.1 試驗?zāi)康?/span>82
• 6.4.2 試驗內(nèi)容82
• 6.4.3 試驗步驟82-83
• 6.4.4 試驗設(shè)計方案83
• 6.5 試驗結(jié)果分析83-97
• 6.5.1 信號的時域分析83-87
• 6.5.2 信號的頻譜分析87-90
• 6.5.3 信號的奇異值分解90-91
• 6.5.4 信號的EEMD分解和能量提取91-93
• 6.5.5 信號的定性識別方法驗證93
• 6.5.6 信號的定量識別方法驗證93-97
• 6.6 小結(jié)97-98
• 第七章 結(jié)論與展望98-102
• 7.1 工作總結(jié)98-99
• 7.2 主要結(jié)論99
• 7.3 進(jìn)一步工作展望99-102
• 參考文獻(xiàn)102-108
• 致謝108-110
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文110

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