一、CMJ—1冲击脉冲计在生产中的应用（论文文献综述）
童珠满[1]（2018）在《基于神经网络的机车滚动轴承故障诊断研究》文中认为随着工业技术的不断发展,我国铁路运输的相关配套设施也日益完善,机车多次大提速之后进入高铁时代。然而机车安全事故时有发生,甬温线特别重大铁路交通事故历历在目。机车的滚动轴承是一个至关重要的零件,它的状态好坏决定着机车能否正常运行。当滚动轴承出现运行故障时,也许会再次带来重大铁路交通事故。基于此,本论文将围绕机车走行部滚动轴承故障诊断进行研究。针对目前机车滚动轴承故障诊断准确率低、速度慢的问题,本文研究把小波包技术以及粗糙集理论技术创新性地应用到机车滚动轴承故障诊断中。首先运用小波包分解构造故障特征集,之后运用粗糙集对故障特征集进行降维处理以消除冗余信息,然后将降维后的最小属性集作为Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络的输入,建立相应的神经网络模型以实现故障诊断。测试结果表明,相对于普通BP网络模型而言,本方法达到了提高故障诊断的速度和故障诊断准确率的目的。本文主要完成了以下几方面的研宄工作:（1）给出了本课题的研究背景及意义,说明了本课题的国内外研究进展及现状等。对机车走行部滚动轴承及其基本结构和参数进行了分析,讨论了滚动轴承的振动产生来源、故障分类以及故障产生机理,设计了滚动轴承的故障诊断步骤、诊断的性能指标及诊断方法。（2）研究了人工神经网络的特性及其BP算法,通过将普通BP网络及其两种改进算法进行比较,确定出改进的Levenberg-Marquardt法的训练速度更快和精度更高。（3）基于美国Case Western Reserve大学轴承数据中心网上公布的原始数据,利用小波降噪进行预处理并基于小波包技术获取滚动轴承的故障特征参数。通过分析比较不同小波包分解层数的训练效果,确定出本文使用3层小波包分解重构。最后,利用BP神经网络对机车滚动轴承进行故障识别,得出故障类型,仿真结果表明该算法的有效性。（4）将粗糙集理论引入到了滚动轴承故障诊断中,运用粗糙集对故障特征集进行降维处理以消除冗余信息,然后将降维后的最小属性集作为BP神经网络的输入,建立相应的神经网络模型。仿真结果表明该算法的有效性。（5）利用粗糙集对条件属性进行约简时,本文设计了一种先分块建立决策表再进行约简的方法。并对该方法的可行性和时间复杂度进行了分析,证明了该方法的有效性。
杨晓燕[2]（2018）在《滚动轴承振动信号的特征提取方法研究》文中研究说明当今,科学技术飞速发展,旋转机械设备不断朝着高速、重载和精密的方向发展。滚动轴承是旋转机械的重要组成部分,其工作状态的正常与否直接关系到设备、整台机组乃至整个生产线的性能和人身安全。因此,滚动轴承的故障诊断研究对于维护人机安全、提高生产效率具有重要意义。特征提取是故障诊断的关键环节,如何提取出能够有效反映滚动轴承工况的信号特征,具有理论意义和工程价值。本论文以滚动轴承故障诊断与特征提取为研究目标,以滚动轴承振动信号的特征提取方法为研究内容,对轴承的故障特征信息提取进行了分析。1.针对滚动轴承故障特征信息常被强背景噪声淹没的问题,提出基于峰值指标、小波分解和Hilbert包络谱分析的特征提取方法。首先,利用峰值指标表征滚动轴承振动信号中的故障瞬态冲击大小;然后,对滚动轴承振动信号进行小波分解、重构;最后,用Hilbert包络谱分析对细节信号进行频谱变换。结果表明,该方法在强噪声背景下能够有效地提取出滚动轴承的故障特征频率。2.结合振动信号的时频分布特点和信息熵理论,提出了EMD算法与样本熵结合的特征提取方法,解决了滚动轴承故障特征信息集合中存在冗余属性的问题。首先,对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数;然后,计算各个IMF分量的互相关系数、峭度指标、方差,选取若干个包含主要故障信息的IMF分量进行进一步分析;最后,计算各IMF分量的样本熵值,通过样本熵值提取轴承振动信号特征。结果表明,EMD样本熵方法能有效地提取出能够反映滚动轴承工况的信号特征。3.由于滚动轴承早期微弱故障特征难以提取,本文提出了将小波包变换和层次熵相结合的滚动轴承特征提取方法。首先,对振动信号进行三层小波包分解;然后,计算不同频带的层次熵;最后,通过小波包层次熵值提取滚动轴承振动信号特征。结果表明,该方法可有效地提高特征提取的准确率,更精确和完整地描述滚动轴承振动信号的特征。
宋晓美[3]（2012）在《滚动轴承在线监测故障诊断系统的研究与开发》文中研究说明滚动轴承是工业应用系统中的重要部件,而滚动轴承引发的故障是引起机器设备失效的重要原因。因此滚动轴承的故障诊断技术具有非常重要的意义。开展滚动轴承的在线监测和故障诊断,改变传统的定期维修为预知维修,不但可以防止机械系统的性能下降,减少事故发生,而且还能避免浪费可用部件,对于最大限度地发挥滚动轴承的工作能力,具有重要意义。本论文首先介绍了滚动轴承的各种主要失效形式和原因以及滚动轴承的振动机理,分析计算滚动轴承的固有振动频率和理论故障缺陷频率,总结了各种故障下的滚动轴承的振动信号特征。其次详细阐述适用于滚动轴承故障诊断的各种振动信号分析方法,包括时域参数指标诊断法、冲击脉冲诊断法和包络解调法等,并对各种方法的特点进行了比较。然后深入研究上述各种振动信号分析方法,编制各方法的计算程序,开发了基于VC++.NET的滚动轴承在线监测故障诊断系统,详细阐述了系统的基本思路、开发平台、数据库和各功能模块的设计开发。最后通过实例分析对该系统的运用作了详细说明,该系统可以采集滚动轴承的振动信号,对信号进行实时显示,并能通过上述各种方法对振动信号进行分析处理,最终实现滚动轴承的在线监测与故障诊断。通过使用该系统进行实例分析,有效地对故障形式做出了诊断,验证了诊断系统的正确性。
李珊珊[4]（2010）在《便携式轴承故障检测仪的研究与设计》文中指出滚动轴承是机械工业广泛使用的配套件和基础件,被人们称为机械的关节,它的运行状态是否正常往往直接影响整台机器的性能（包括精度、可靠性及寿命等）,因此滚动轴承故障诊断具有重要的现实意义。本文针对目前国内便携式轴承故障检测仪普遍存在着价格昂贵、功能单一等局限性,设计了低成本、低功耗、功能强的便携式轴承故障检测仪。本文设计的便携式轴承故障检测仪基于低功耗的MSP430F149单片机开发,具有时域参数指标法和冲击脉冲法两种滚动轴承故障诊断方法。本检测仪采用峭度和有效值作为检测滚动轴承有否故障的时域参数指标,兼顾了滚动轴承故障检测的敏感性和稳定性。本文对传统的冲击脉冲法进行了改进,提高了检测速度,并且易于单片机实现。本文介绍了以MSP430F149为核心的系统的研制过程,主要包括电源模块、信号调理模块、单片机控制模块等几大模块的硬件电路设计和软件编程。基于单片机,按照时域参数指标法和冲击脉冲法方法研究设计的检测系统构成较为简单,提高了滚动轴承故障诊断的实时性和诊断结果的可靠性,同时不要求操作人员具有专业知识,减少了人为差错,使系统的可接受性得到了提高。
吴美玲[5]（2010）在《滚动轴承故障巡检系统的研制与开发》文中认为滚动轴承是旋转机械中最常用的部件之一,在生产中起着关键性作用,因此滚动轴承的故障诊断技术具有十分重要的意义。本文首先分析了滚动轴承的振动机理和振动参数;然后结合滚动轴承振动时域参数在轴承运行过程中的变化特点,将时域参数趋势分析用于滚动轴承故障诊断;最后在对滚动轴承振动信号进行滤波、FFT变换的基础上,综合时域参数趋势分析、冲击脉冲和包络解调,研制了基于LabVIEW的滚动轴承故障巡检系统,并对该系统的运用作了详细的说明,通过分析滚动轴承的振动信号,有效地诊断出滚动轴承故障。
严峻[6]（2009）在《基于冲击脉冲法诊断滚动轴承故障的研究》文中研究表明在分析冲击脉冲诊断原理、实施要点和轴承状态判别的基础上,从不同的侧面去展示和研究滚动轴承的振动特征。揭示了机器在不同运行状态下,轴承的状态及故障的原因和部位。为滚动轴承振动物理本质的诊断研究提供了可靠的分析技术。
娄源元[7]（2009）在《基于冲击脉冲法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,它的运行状态直接影响到整台机器的功能。本文首先从理论上分析总结了滚动轴承结构的振动机理,失效形式、振动类型及发生故障的原因,针对滚动轴承故障缺陷的特点,本文采用了冲击脉冲法分析滚动轴承故障,轴承信号经过带通滤波,包络检波,冲击脉冲值转化,得出轴承运行状态,然后将小波包滤波引入到冲击脉冲法中来,提出了基于小波包滤波的冲击脉冲法,并通过试验验证了这种方法的正确性,最后设计研发了基于LabVIEW软件的滚动轴承故障诊断系统,该系统有效地提取了滚动轴承的故障特征,诊断识别出了滚动轴承的故障缺陷。
黄伟,秦驰皓,向继东,文涛[8]（2008）在《水泥厂设备故障诊断和预测技术的发展与应用》文中研究表明传统的单凭直觉的耳听、眼看、手摸等方式以及通过定期监测方式和在线监测离线分析方式来监测水泥生产设备是否安全已逐渐不能完全满足现代水泥生产设备故障维护的需要,在线自动监测技术的运用和先进的在线自动监测及预测系统的开发成为现代化水泥生产设备故障诊断和预测技术的发展方向。
陈伟其[9]（2008）在《纺织企业设备管理的探索研究》文中认为纺织设备是纺织企业的重要装备,如何管理和发展这些设备是企业的发动机,研究纺织设备管理,可以增加纺织企业的效能,提升企业的竞争力,其必要性是显而易见的。本文通过阐述纺织生产管理系统中设备管理的主要内容,依据纺织生产连续性特点的要求,就推动纺织设备管理的信息化建设、运用准时化生产管理模式进行设备管理以及目前我国纺织企业进行的设备状态维修模式做了探讨和分析。指出企业各部门的信息节点衔接紧密的重要性,传统的纺织生产管理在销售部门、生产部门、生产维修部门、采购部门等彼此间的信息不能有效的沟通。在市场需要快速反应系统条件下,企业必须运用先进的生产信息管理系统去整合指导各部门协同运作。通过实证分析表明:纺织设备管理要与时俱进地进行科学化管理,要改变传统的思想观念,依托企业信息化建设平台,采用准时化生产管理模式,根据企业设备特点尽快把状态维修纳入维修模式。
张颖,吕路勇,万书亭[10]（2007）在《冲击脉冲法在滚动轴承故障诊断中的应用》文中认为针对滚动轴承发生故障时的缺陷特征,首先分析了冲击脉冲产生的原理,其次分析了滚动轴承寿命的计算方法以及检测中评定参数的制定,最后介绍了检测过程中冲击脉冲法的实施要点及判别标准,并在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6350型滚动轴承故障模拟信号,分析验证了冲击脉冲法的合理性和有效性。
二、CMJ—1冲击脉冲计在生产中的应用（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、CMJ—1冲击脉冲计在生产中的应用（论文提纲范文）
（1）基于神经网络的机车滚动轴承故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 滚动轴承的故障诊断方法 |
| 1.3 国内外研究进展及现状 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及结构安排 |
| 第二章 机车走行部滚动轴承故障特征分析 |
| 2.1 机车走行部滚动轴承的结构及振动 |
| 2.1.1 机车走行部 |
| 2.1.2 滚动轴承的结构及参数 |
| 2.1.3 滚动轴承的振动 |
| 2.2 滚动轴承的故障分类及机理 |
| 2.2.1 机车走行部滚动轴承故障分类 |
| 2.2.2 机车走行部滚动轴承故障产生机理 |
| 2.3 滚动轴承故障诊断的步骤及方法 |
| 2.3.1 滚动轴承状态诊断的性能指标 |
| 2.3.2 滚动轴承的故障诊断方法 |
| 2.4 滚动轴承故障诊断常用参数 |
| 2.4.1 时域有量纲特征参数 |
| 2.4.2 时域无量纲特征参数 |
| 2.5 振动信号特征提取常用方法介绍 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 滚动轴承故障诊断基础研究 |
| 3.1 小波包基础介绍 |
| 3.1.1 小波包分解和重构 |
| 3.1.2 小波包的频率混淆 |
| 3.1.3 基于小波包能量的特征提取 |
| 3.1.4 常用小波基函数介绍 |
| 3.2 人工神经网络介绍 |
| 3.2.1 大脑神经元的基本组成 |
| 3.2.2 神经元模型 |
| 3.2.3 基函数及激活函数类型 |
| 3.2.4 人工神经网络结构 |
| 3.3 BP算法 |
| 3.3.1 BP网络结构 |
| 3.3.2 BP学习算法及其改进 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于小波包分解和神经网络的滚动轴承故障诊断 |
| 4.1 振动信号的预处理 |
| 4.1.1 实验数据来源 |
| 4.1.2 小波降噪的原理及步骤 |
| 4.1.3 振动信号的采集 |
| 4.2 基于小波包的故障特征参数提取 |
| 4.3 小波包分解层数的确定 |
| 4.4 基于BP神经网络的轴承故障诊断 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 粗糙集在机车滚动轴承故障诊断中的应用 |
| 5.1 粗糙集基础 |
| 5.1.1 知识的含义及其依赖性 |
| 5.1.2 信息系统与决策表 |
| 5.1.3 知识的约简 |
| 5.2 粗糙集的实际应用 |
| 5.2.1 粗糙集和神经网络混合系统介绍 |
| 5.2.2 基于粗糙集-神经网络的故障诊断的流程 |
| 5.3 连续属性的离散化及约简 |
| 5.3.1 离散化的必要性及其方法 |
| 5.3.2 分块约简的可行性分析 |
| 5.3.3 分块约简的时间复杂度 |
| 5.4 用粗糙集-BP神经网络实现滚动轴承故障诊断 |
| 5.4.1 故障诊断信息决策表的建立及其离散化 |
| 5.4.2 信息表的约简及求核 |
| 5.4.3 粗糙集优化后的BP神经网络故障诊断 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与期望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（2）滚动轴承振动信号的特征提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.1.1 选题来源 |
| 1.1.2 选题背景与意义 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断概述 |
| 1.2.1 滚动轴承的故障诊断的发展与现状 |
| 1.2.2 滚动轴承故障诊断方法 |
| 1.2.3 滚动轴承故障诊断的基本环节 |
| 1.3 滚动轴承特征提取方法的国内外研究现状 |
| 1.3.1 基于时域、频域及时频的特征参数提取方法 |
| 1.3.2 基于熵的特征参数提取方法 |
| 1.4 论文的内容安排 |
| 第2章 滚动轴承振动理论 |
| 2.1 滚动轴承的基本结构 |
| 2.2 滚动轴承的振动机理 |
| 2.3 滚动轴承的振动频率 |
| 2.3.1 滚动轴承的固有振动频率 |
| 2.3.2 滚动轴承的故障特征频率 |
| 2.4 轴承的振动信号特征 |
| 2.4.1 正常的振动信号特征 |
| 2.4.2 故障轴承的振动信号特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于振动信号分析法的滚动轴承特征提取研究 |
| 3.1 振动信号分析方法 |
| 3.1.1 时域分析方法 |
| 3.1.2 频域分析方法 |
| 3.1.3 时频分析方法 |
| 3.2 傅里叶变换 |
| 3.2.1 傅里叶变换的定义 |
| 3.2.3 快速傅里叶变换 |
| 3.3 小波变换 |
| 3.3.1 连续小波变换 |
| 3.3.2 离散小波变换 |
| 3.3.3 多分辨率分析 |
| 3.4 Hilbert包络谱分析 |
| 3.5 基于峰值指标、小波变换和Hilbert包络谱的滚动轴承特征提取 |
| 3.5.1 峰值指标、小波变换和Hilbert包络谱的滚动轴承特征提取方法 |
| 3.5.2 实验数据 |
| 3.5.3 实验信号分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于EMD与样本熵的滚动轴承特征提取研究 |
| 4.1 熵的概念与发展 |
| 4.1.1 信息熵 |
| 4.1.2 近似熵 |
| 4.2 样本熵 |
| 4.2.1 算法描述 |
| 4.2.2 参数选择 |
| 4.3 EMD算法 |
| 4.3.1 瞬时频率 |
| 4.3.2 本征模态函数 |
| 4.3.3 经验模态分解过程 |
| 4.4 基于EMD与样本熵的滚动轴承特征提取 |
| 4.4.1 基于EMD与样本熵的滚动轴承特征提取方法 |
| 4.4.2 实验信号分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于小波包层次熵的滚动轴承特征提取研究 |
| 5.1 小波包变换 |
| 5.1.1 小波包的基本原理 |
| 5.1.2 小波包的空间分解 |
| 5.1.3 小波包分解与重构算法 |
| 5.1.4 小波包基函数的选择 |
| 5.2 层次熵 |
| 5.3 基于小波包层次熵的滚动轴承特征提取 |
| 5.3.1 小波包层次熵的滚动轴承特征提取方法 |
| 5.3.2 实验信号分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 注释表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 |
（3）滚动轴承在线监测故障诊断系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 滚动轴承的故障诊断方法 |
| 1.3 滚动轴承状态监测和故障诊断的发展概况 |
| 1.4 课题的主要研究内容 |
| 第2章 滚动轴承振动信号的特征与分析方法 |
| 2.1 滚动轴承各种故障形式下的振动信号特征 |
| 2.2 滚动轴承各种故障部位的振动信号特征 |
| 2.2.1 滚动轴承的故障特征频率 |
| 2.2.2 滚动轴承不同故障部位的振动信号特征 |
| 2.3 滚动轴承各种振动信号分析方法 |
| 2.3.1 时域参数指标诊断法 |
| 2.3.2 冲击脉冲诊断法 |
| 2.3.3 包络解调法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 滚动轴承在线监测故障诊断系统的开发 |
| 3.1 系统基本思路 |
| 3.1.1 系统的硬件组成 |
| 3.1.2 系统软件的故障诊断流程 |
| 3.2 系统开发平台 |
| 3.3 系统软件的研究与开发 |
| 3.3.1 系统总体设计 |
| 3.3.2 系统各功能模块设计确定 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 滚动轴承故障诊断实例分析 |
| 4.1 实验装置 |
| 4.1.1 试验台 |
| 4.1.2 传感器 |
| 4.1.3 滚动轴承 |
| 4.2 实验过程 |
| 4.2.1 实验准备 |
| 4.2.2 信号采集与处理过程 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.3.1 正常滚动轴承信号处理 |
| 4.3.2 外圈故障滚动轴承信号处理 |
| 4.3.3 内圈故障滚动轴承信号处理 |
| 4.3.4 滚动体故障滚动轴承信号处理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（4）便携式轴承故障检测仪的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断的方法 |
| 1.3 滚动轴承故障振动信号处理技术 |
| 1.4 基于振动分析法的滚动轴承故障诊断技术发展概况 |
| 1.5 便携式轴承故障检测仪的发展现状 |
| 1.6 本便携式轴承故障检测仪采用的滚动轴承故障诊断技术 |
| 1.7 本文的研究目的和主要研究内容 |
| 1.8 本章小结 |
| 第二章 滚动轴承故障诊断方法 |
| 2.1 时域参数指标诊断方法 |
| 2.1.1 有量纲参数 |
| 2.1.2 无量纲参数 |
| 2.1.3 滚动轴承简易诊断的判定标准 |
| 2.2 冲击脉冲法 |
| 2.2.1 冲击脉冲法的基本原理 |
| 2.2.2 滚动轴承故障判别标准 |
| 2.2.3 冲击脉冲法的信号处理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 实验确定检测仪所用时域参数指标 |
| 3.1 实验装置 |
| 3.1.1 实验设备 |
| 3.1.2 滚动轴承故障模拟类型 |
| 3.2 时域统计特征参数对滚动轴承故障敏感性评估 |
| 3.2.1 滚动轴承外圈点蚀故障时各项时域统计特征参数 |
| 3.2.2 滚动轴承内圈点蚀故障时各项时域统计特征参数 |
| 3.3 时域统计特征参数对滚动轴承故障稳定性评估 |
| 3.4 实验结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统的硬件设计 |
| 4.1 硬件总体结构 |
| 4.2 传感器的选择 |
| 4.3 电源模块设计 |
| 4.4 信号调理模块 |
| 4.4.1 时域参数指标法信号处理模块 |
| 4.4.1.1 低通滤波器 |
| 4.4.1.2 程控放大器 |
| 4.4.2 冲击脉冲信号处理模块 |
| 4.4.2.1 带通滤波器 |
| 4.4.2.2 包络检波器 |
| 4.4.2.3 低通滤波器 |
| 4.4.2.4 脉冲序列生成电路 |
| 4.5 单片机控制模块 |
| 4.5.1 CPU 选择 |
| 4.5.2 A/D 转换 |
| 4.5.3 数据存储器 |
| 4.5.4 复位电路 |
| 4.5.5 LCD 液晶显示电路 |
| 4.5.6 键盘电路 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统软件设计 |
| 5.1 系统软件设计概述 |
| 5.2 软件总体功能设计 |
| 5.3 主要功能模块的实现 |
| 5.3.1 系统的初始化 |
| 5.3.2 模数转换模块 |
| 5.3.3 数据存储模块 |
| 5.3.4 数字信号处理模块 |
| 5.3.4.1 软件控制程控放大 |
| 5.3.4.2 时域诊断参数指标算法的软件实现 |
| 5.3.4.3 脉冲序列生成电路的软件控制 |
| 5.3.4.4 冲击脉冲算法的软件实现 |
| 5.3.5 LCD 显示模块 |
| 5.3.6 按键扫描模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 检测门限值与软件算法中系统常数的确定 |
| 6.1 时域参数指标法中门限值的确定 |
| 6.2 冲击脉冲算法中系统常数的标定 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 本文的主要结论 |
| 7.2 本文存在的不足和工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（5）滚动轴承故障巡检系统的研制与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 滚动轴承故障诊断研究的意义 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断技术发展概况 |
| 1.3 本论文的内容 |
| 第二章 滚动轴承振动信号分析与故障诊断 |
| 2.1 滚动轴承振动特征分析 |
| 2.1.1 滚动轴承的振动机理 |
| 2.1.2 滚动轴承的固有振动频率 |
| 2.1.3 滚动轴承的故障缺陷频率 |
| 2.2 时域参数趋势分析 |
| 2.2.1 常用时域参数指标 |
| 2.2.2 设备状态趋势分析 |
| 2.2.3 时域参数趋势分析实现 |
| 2.3 冲击脉冲分析 |
| 2.3.1 冲击脉冲法基本原理 |
| 2.3.2 滚动轴承的评定参数 |
| 2.4 包络解调分析 |
| 2.4.1 包络解调的基本原理 |
| 2.4.2 希尔伯特(Hilbert)变换检波原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 滚动轴承故障巡检系统实现 |
| 3.1 系统基本思路 |
| 3.2 系统开发平台 |
| 3.3 数据库 |
| 3.4 系统功能分析与实现 |
| 3.4.1 系统整体介绍 |
| 3.4.2 系统各功能模块设计确定 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 滚动轴承故障巡检系统软件说明 |
| 4.1 数据采集模块 |
| 4.2 轴承参数设置模块 |
| 4.3 频率分析模块 |
| 4.4 趋势分析模块 |
| 4.5 滤波分析模块 |
| 4.6 冲击脉冲模块 |
| 4.7 包络解调模块 |
| 4.8 帮助 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（6）基于冲击脉冲法诊断滚动轴承故障的研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 冲击脉冲法诊断原理 |
| 2 冲击脉冲法实施要点 |
| 2.1 选择测点 |
| 2.2 注意测试条件 |
| 2.3 排除冲击干扰 |
| 2.4 准确判读d BC和d BN |
| 2.5 建立判别标准 |
| 3 轴承状态判别的几种情况 |
| 4 结论 |
（7）基于冲击脉冲法的滚动轴承故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题研究的意义 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断技术的研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 国内外研究动态 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.2.3 滚动故障诊断的基本环节 |
| 1.3 本论文的内容 |
| 第二章 滚动轴承故障特征分析 |
| 2.1 滚动轴承的失效形式 |
| 2.1.1 滚动轴承的正常疲劳失效 |
| 2.1.2 滚动轴承的正常磨损失效 |
| 2.1.3 滚动轴承的疲劳失效 |
| 2.1.4 滚动轴承的胶合失效 |
| 2.1.5 滚动轴承的磨损失效 |
| 2.1.6 滚动轴承的烧伤失效 |
| 2.1.7 滚动轴承的腐蚀失效 |
| 2.1.8 滚动轴承的破损失效 |
| 2.1.9 滚动轴承的压痕失效 |
| 2.2 滚动轴承故障振动的诊断 |
| 2.2.1 引起滚动轴承振动的原因和特征频率 |
| 2.2.2 滚动轴承缺陷产生的间隔频率 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 冲击脉冲法在滚动轴承故障中的研究 |
| 3.1 冲击脉冲法介绍 |
| 3.1.1 冲击脉冲法基本原理 |
| 3.1.2 滚动轴承的寿命及其评定参数 |
| 3.2 希尔伯特变换定义及解调原理 |
| 3.2.1 希尔伯特变换定义 |
| 3.2.2 希尔伯特变换解调原理 |
| 3.3 轴承振动分贝值变换 |
| 3.4 冲击脉冲法在滚动轴承故障诊断中的应用 |
| 3.4.1 滚动轴承试验设备 |
| 3.4.2 滚动轴承振动信号分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 小波包在冲击脉冲法应用中的研究 |
| 4.1 多分辨率分析思想 |
| 4.2 小波包变换滤波原理 |
| 4.3 滚动轴承信号分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 滚动轴承故障诊断系统的研究与开发 |
| 5.1 虚拟仪器技术 |
| 5.1.1 虚拟仪器简介 |
| 5.1.2 虚拟仪器的特点 |
| 5.2 滚动轴承故障分析软件 |
| 5.2.1 轴承型号及参数数据库的开发方法 |
| 5.2.2 轴承故障分析软件的编制 |
| 5.2.3 帮助文件简介 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（9）纺织企业设备管理的探索研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 国外企业设备管理的模式 |
| 1.1.2 我国纺织企业设备管理的现状及问题 |
| 1.2 纺织行业设备特点及发展趋势 |
| 1.3 本课题研究的内容和方法 |
| 第二章 纺织设备管理的主要内容 |
| 2.1 前期管理 |
| 2.1.1 设备的选型 |
| 2.1.2 设备的订货购置 |
| 2.1.3 设备的安装验收与移交 |
| 2.2 后期管理 |
| 2.2.1 设备的维护使用 |
| 2.2.2 设备的改造与更新 |
| 2.2.3 设备的报废处置 |
| 第三章 推动纺织设备管理的信息化建设 |
| 3.1 纺织企业信息化建设的现状 |
| 3.2 纺织企业实施信息化建设的制约因素 |
| 3.3 纺织企业信息化建设的策略 |
| 3.4 依托纺织企业信息化建设平台，夯实设备管理基础 |
| 第四章 运用准时化生产模式进行纺织设备管理 |
| 4.1 准时化生产模式 |
| 4.1.1 准时化生产模式的基本指导思想 |
| 4.1.2 准时化生产管理的基本实施条件 |
| 4.2 准时化生产管理运用于纺织设备管理的具体做法 |
| 4.2.1 引入ERP管理系统进行企业管理 |
| 4.2.2 准时化生产管理的要求 |
| 第五章 纺织设备状态维修 |
| 5.1 纺织设备状态维修 |
| 5.1.1 我国纺织设备维修模式的沿革与状态维修的兴起 |
| 5.1.2 设备状态维修的高技术组成部分 |
| 5.2 我国纺织企业设备状态维修的现状 |
| 5.2.1 对部分企业设备维修模式的调查 |
| 5.2.2 采用状态维修企业中的状态维修技术深度情况 |
| 5.3 设备状态维修信息化管理模块的开发 |
| 5.3.1 设备状态点检管理系统 |
| 5.3.2 备件库存动态管理 |
| 5.4 状态维修是企业生存与发展的必经之路 |
| 5.4.1 影响纺织企业状态维修进展的主要原因 |
| 5.4.2 认识状态维修与传统模式比较的经济性 |
| 5.4.3 建立设备状态信息管理 |
| 5.4.4 做好设备维修决策分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
四、CMJ—1冲击脉冲计在生产中的应用（论文参考文献）
- [1]基于神经网络的机车滚动轴承故障诊断研究[D]. 童珠满. 东南大学, 2018(05)
- [2]滚动轴承振动信号的特征提取方法研究[D]. 杨晓燕. 兰州理工大学, 2018(09)
- [3]滚动轴承在线监测故障诊断系统的研究与开发[D]. 宋晓美. 华北电力大学, 2012(06)
- [4]便携式轴承故障检测仪的研究与设计[D]. 李珊珊. 太原理工大学, 2010(10)
- [5]滚动轴承故障巡检系统的研制与开发[D]. 吴美玲. 华北电力大学（河北）, 2010(05)
- [6]基于冲击脉冲法诊断滚动轴承故障的研究[J]. 严峻. 风机技术, 2009(02)
- [7]基于冲击脉冲法的滚动轴承故障诊断方法研究[D]. 娄源元. 华北电力大学（河北）, 2009(11)
- [8]水泥厂设备故障诊断和预测技术的发展与应用[J]. 黄伟,秦驰皓,向继东,文涛. 新世纪水泥导报, 2008(06)
- [9]纺织企业设备管理的探索研究[D]. 陈伟其. 苏州大学, 2008(04)
- [10]冲击脉冲法在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 张颖,吕路勇,万书亭. 石油化工设备技术, 2007(04)