現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展使得機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷越來越受到重視，傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)面臨著新的挑戰(zhàn)。目前故障診斷主要基于振動信號的測試與分析，但振動傳感器在某些設(shè)備上或工況環(huán)境中安裝不便，使得振動故障診斷方法的應(yīng)用受到限制。結(jié)構(gòu)振動與輻射噪聲有著緊密聯(lián)系，機(jī)械噪聲蘊(yùn)含著豐富的機(jī)械狀態(tài)信息，噪聲信號也能像振動信號一樣進(jìn)行機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。聲學(xué)診斷技術(shù)具有非接觸測量、不影響設(shè)備運(yùn)行、操作簡單便捷等優(yōu)點(diǎn)，可部分地代替振動信號作為故障診斷的補(bǔ)充手段。傳統(tǒng)聲學(xué)診斷技術(shù)主要基于單通道測試與分析，只能得到機(jī)械局部的聲學(xué)特征隨時間或頻率的變化規(guī)律，也不易選擇測點(diǎn)位置，而且聲信號易受干擾和污染。聲學(xué)故障診斷技術(shù)雖具有很大發(fā)展?jié)摿�，但�?dāng)測點(diǎn)位置選擇不當(dāng)，局部的聲學(xué)特征對故障不敏感時診斷效果就會受到影響，特別是在相干工況下，故障源的聲信號如果被干擾源的聲信號淹沒，則傳統(tǒng)聲學(xué)診斷方法將不再適用，基于單通道聲信號所提取的故障特征不能穩(wěn)定地反映機(jī)械本身的運(yùn)行狀態(tài)，很大程度上影響了診斷效果。聲成像技術(shù)通過傳聲器陣列獲取測量面處的聲信號，按照相應(yīng)重建算法進(jìn)行聲源反演，可重建結(jié)構(gòu)表面的聲場分布并預(yù)測整個輻射聲場... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：165 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
符號說明
目錄
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 故障診斷研究現(xiàn)狀
        1.2.1 故障診斷技術(shù)發(fā)展概況
        1.2.2 聲學(xué)故障診斷技術(shù)
        1.2.3 智能故障診斷技術(shù)
        1.2.4 診斷系統(tǒng)開發(fā)平臺
    1.3 聲場成像技術(shù)
        1.3.1 波束形成技術(shù)及其發(fā)展
        1.3.2 近場聲全息技術(shù)及其發(fā)展
    1.4 課題來源與研究內(nèi)容
        1.4.1 課題來源
        1.4.2 研究內(nèi)容
第二章 機(jī)械噪聲聲場與聲成像技術(shù)
    2.1 引言
    2.2 機(jī)械設(shè)備聲場分析
        2.2.1 機(jī)器噪聲的產(chǎn)生
        2.2.2 結(jié)構(gòu)聲輻射問題的描述
    2.3 基于遠(yuǎn)場波束形成的聲成像技術(shù)
        2.3.1 平面波波束形成
        2.3.2 球面波波束形成
        2.3.3 波束形成的參數(shù)選擇
    2.4 基于近場聲全息的聲成像技術(shù)
        2.4.1 聲壓場的空間變換關(guān)系
        2.4.2 聲速場的空間變換關(guān)系
        2.4.3 聲強(qiáng)場與能量場的空間變換關(guān)系
        2.4.4 近場聲全息的參數(shù)選擇
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于聲場空間分布的特征提取與機(jī)械故障診斷方法
    3.1 引言
    3.2 基于聲場空間分布特征的機(jī)械故障診斷方法流程
    3.3 基于聲場空間分布信息的特征提取
        3.3.1 基于灰度直方圖的統(tǒng)計特征
        3.3.2 基于共生矩陣的統(tǒng)計特征
        3.3.3 基于 Gabor 小波變換的濾波特征
    3.4 基于支持向量機(jī)模式識別的故障診斷
        3.4.1 故障診斷與模式識別的關(guān)系
        3.4.2 基于多分類支持向量機(jī)的故障診斷
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于遠(yuǎn)場波束形成聲成像的機(jī)械故障診斷方法研究
    4.1 引言
    4.2 基于波束形成聲成像的機(jī)械故障診斷方法流程
    4.3 基于波束形成聲成像的故障診斷仿真研究
        4.3.1 故障診斷模型與仿真
        4.3.2 仿真結(jié)果與分析
    4.4 基于波束形成聲成像的故障診斷實(shí)驗(yàn)研究
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與故障模擬
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.3 實(shí)驗(yàn)總結(jié)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于近場聲全息聲成像的機(jī)械故障診斷方法研究
    5.1 引言
    5.2 基于近場聲全息聲成像的機(jī)械故障診斷方法流程
    5.3 基于參考源的掃描測試技術(shù)
    5.4 基于近場聲全息聲成像的滾動軸承故障診斷
        5.4.1 滾動軸承結(jié)構(gòu)與特征頻率
        5.4.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)與軸承故障設(shè)置
        5.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.4.4 干擾噪聲的影響
        5.4.5 滾動軸承診斷實(shí)驗(yàn)總結(jié)
    5.5 基于近場聲全息聲成像的齒輪箱故障診斷
        5.5.1 齒輪箱振動特性與噪聲產(chǎn)生機(jī)理
        5.5.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)與齒輪箱故障設(shè)置
        5.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.5.4 干擾噪聲的影響
        5.5.5 齒輪箱診斷實(shí)驗(yàn)總結(jié)
    5.6 本章小結(jié)
第六章 基于聲成像的機(jī)械故障診斷測試系統(tǒng)開發(fā)
    6.1 引言
    6.2 基于 LabVIEW 的虛擬儀器軟件平臺
    6.3 基于聲成像和虛擬儀器的機(jī)械故障診斷測試系統(tǒng)設(shè)計
        6.3.1 系統(tǒng)總體框架
        6.3.2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)
        6.3.3 系統(tǒng)軟件模塊
        6.3.4 數(shù)據(jù)采集
        6.3.5 數(shù)據(jù)存儲
    6.4 基于聲成像的機(jī)械故障診斷測試系統(tǒng)原理樣機(jī)開發(fā)
    6.5 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 全文工作總結(jié)
    7.2 主要創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間完成的學(xué)術(shù)論文及其它成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3202816