一、周节误差的统计分析（论文文献综述）
王茜,黎振,陈鹏,刘鑫[1]（2021）在《基于点云数据的齿轮副啮合接触应力研究》文中研究说明为了研究齿轮副的接触应力以探究其与接触疲劳寿命的关系,文章基于高精度扫描仪所得到的高精度点云数据,并结合齿轮的理论模型,分析了齿轮的齿廓误差,得到了齿轮加工精度数据及误差分布。对齿轮副单个点云数据设置不同初始啮合齿所产生的接触应力进行了收集和对比分析,得到了不同初始啮合状态下全齿的接触应力。研究结果表明:由于存在加工误差,两齿轮的基本尺寸最大偏差为0.04 mm,最小为0.01 mm;节点啮合位置两齿轮齿面最大误差为0.20 mm,最小误差为0.01 mm;两齿轮周节误差最大为0.045 1 mm,最小为0.000 3 mm;两齿轮的转动角度最大误差为0.098 9°,最小误差为0.000 3°。初始的啮合状态不同导致齿轮全周接触应力有明显的变化,最大为515.18 MPa,最小为485.29 MPa,其中齿廓误差最大（小）的齿并不一定是接触应力最大（小）的齿。
曾智杰[2]（2019）在《行星齿轮系统振动信号传递机理与非平稳信号角域分析方法》文中认为利用振动信号进行状态监测和故障诊断是有效提高机械设备可靠性的重要技术。该技术的实施依赖于对机械设备振动信号特征及其形成机理的充分研究,及信号处理方法的充分研究凸显振动信号特征。由于行星齿轮系统结构复杂,动力学行为和振动信号均比较复杂。有效实现行星齿轮系统的状态监测和故障诊断仍存在较多需要解决的理论和实践问题。首先,传统的现象学行星齿轮系统振动信号理论模型主要基于刚性传递路径假设前提建立。由于该假设前提相对实际情况存在较大偏差,导致理论模型在不同的场合存在较大的精度误差和适用局限性。相应的误差与局限性同时存在于以现象学理论模型为基础的振动信号数值模拟方法中。所以,目前行星齿轮系统振动信号的机理研究和特征提取仍存在较大误差与不确定性。其次,行星齿轮系统常处于非平稳工况运行,变工况使原本复杂的振动信号增加大量复杂的调制成分,再加上环境噪声的干扰,导致振动信号出现严重的特征模糊问题。上述问题造成行星齿轮系统状态监测与故障诊断较大的困难。因此,深入研究行星齿轮系统振动信号传递理论内容（包括振动信号理论模型、振动信号数值模拟方法、信号特征与机理）和非平稳信号角域分析方法,具有重要的理论研究意义和工程应用价值。论文的主要内容包括:（1）建立柔性传递路径为前提的信号传递理论模型以及相应的数值模拟方法。通过理论推导得出:行星齿轮振动响应信号为激励的积分变换,其中积分变换核函数由傅里叶变换核函数与传递路径的二维频率响应函数乘积构成。在理论模型的基础上建立信号数值模拟模型,提出一套行星齿轮系统振动信号的数值模拟方法。该方法利用集中参数法求解啮合力激励,通过有限元法求解柔性传递路径的二维频率响应函数,再利用振动信号数值模型求解振动响应信号。理论分析、数值仿真和实验测试结果呈现良好的一致性。建立的行星齿轮系统振动信号理论模型与数值模拟方法具有精度较高、适用范围广的优点,较大程度克服了现象学信号模型和模拟方法的局限性。同时给出了现象学模型理论适用范围。（2）利用建立的理论模型与数值模拟方法研究了行星齿轮系统振动响应信号特征及其形成机理,齿轮工况包括正常齿轮、分布型和局部型齿轮故障。将太阳轮齿根裂纹局部型故障的信号特征及其机理作为研究重点,提取了一种新的用于识别太阳轮齿根裂纹故障的信号特征。该特征为太阳轮相对转频间隔的冲击序列的调制边频,而冲击序列本身抑制。即无法直接辨识太阳轮相对转频冲击序列,通过识别冲击序列边频可间接识别太阳轮齿根裂纹形成冲击。在此基础上提出利用太阳轮相对转频及其倍频作为裂纹故障基准频率进行频率成分识别的方法。由于提取的特征全频带重复分布,诊断的确定性可大幅提高。（3）提出利用随机优化等角配时序列进行重采样的非平稳信号角域分析方法（无转速信号阶次跟踪方法）。该方法通过检测带通信号时域波形（含有某阶齿轮啮合频率及其边频）的峰值提取等角配时序列;提出将峰值检测视为某种观测过程的观点,建立随机过程模型优化所提取的等角配时序列的误差;将等角配时优化序列细化后作为角域重采样的基准生成角域信号,将非平稳信号转变为准平稳信号,从而凸显表征齿轮机械状态的信号特征。利用峰值检测提取等角配时可避免配时全局误差,利用建立随机过程模型进行配时优化可降低配时的局部误差,使角域分析的精度得到有效提高。所建的随机过程模型以角位移为演进坐标,因此等角配时优化序列直接细化后即可用于角域重采样,角域分析步骤得到有效精简,进一步提高了角域分析的精度和效率。建立Kalman滤波理论为基础的等角配时随机过程迭代模型,避免了大型矩阵计算而提高角域分析效率。利用数理统计工具研究了角域分析方法各步骤的误差,提高了优化模型的参数选取精度和效率。仿真和实验表明,该方法适用处理齿轮系统的非平稳信号,表现出良好的精度和抗噪性能。所得阶次谱谱线能量集中,尤其高频分辨率较高,满足单一和复合的分布型和局部型齿轮故障的诊断需要。
施威[3]（2017）在《高阶多尺度局部投影算法及其在机械故障诊断中的应用研究》文中进行了进一步梳理滚动轴承和齿轮已经广泛地运用于各种旋转机械设备中,由滚动轴承和齿轮等关键零部件发生故障而导致整个设备停止运行的现象层出不穷,因此研究滚动轴承和齿轮的故障诊断技术具有重要的意义。本文针对滚动轴承和齿轮振动信号具有的非平稳非线性特点,以相空间重构为理论基础,对现有的局部投影算法进行了改进,提出了一种高阶多尺度局部投影算法,并结合其他信号分析方法,实现了齿轮和滚动轴承的故障特征提取和故障识别。本文的主要内容如下:（1）针对局部投影降噪算法中邻域相点的质心选取问题,提出了一种高阶邻域质心的选取方法,利用高阶多项式对邻域质心进行了更为精确地估计,进一步抑制了噪声,提升了局部投影算法的降噪效果。（2）针对局部投影降噪算法中邻域质心的选取问题,进一步提出了一种多尺度邻域质心的选取方法,该方法同时考虑了信号在高维相空间中的几何形状和统计误差,使其不仅能有效地滤除噪声,而且能更好地保留吸引子完整的几何结构。（3）提出了一种基于多尺度局部投影算法与对角切片谱相结合的机械故障特征提取方法。首先,多尺度局部投影算法能够在滤除噪声的同时最大程度地保留与故障有关的特征;其次,对角切片谱可以识别出非线性信号中发生二次相位耦合的频率成分,抑制不存在耦合的频率成分。因此采用二者相结合的方法,能够更精确地实现对齿轮和滚动轴承故障特征的提取。（4）从多尺度时频分析和熵理论的角度出发,提出了一种基于多尺度局部投影和LMD样本熵的机械故障分类方法。首先利用多尺度局部投影算法对采集到的振动信号进行去噪处理,然后对处理后的信号进行LMD分解,并用样本熵对PF分量进行量化,得到振动信号在不同尺度下的复杂度信息,最后利用提取的这些信息对齿轮和滚动轴承实现故障的分类。
唐晓林,陈适,李松,张勇,江凌云[4]（2016）在《百分表齿形变形对示值误差影响及修理》文中提出百分表齿形变形对示值误差影响的分析和修理方法。
叶硼林[5]（2015）在《综合传动倒档齿轮异响检测技术研究》文中进行了进一步梳理综合传动装置是履带装甲车辆的核心部件,在倒档工况下存在振动异响。异响影响车辆的可靠性,可能导致车辆倒档无法使用的严重后果;同时由于装置的特殊性,很少针对该现象的相关研究。因此研究倒档异响及其检测技术,对于认识倒档异响现象成因,检测并削弱倒档异响,提高车辆的可靠性、舒适性,具有重要意义。本文分析了综合传动装置的传动形式、结构及相关部件,发现倒档相关齿轮的中心距、齿形、材料及倒档惰轮轴位置不够合理,容易引发倒档异响,并提出了改进意见。建立了单副齿轮传动数学模型及倒档路径的齿轮传动多体动力学仿真模型,通过对各类传动故障的仿真分析,明确了各类故障信号的主要特征。针对综合传动装置复杂的振动环境,提出了表征信号特征的相关指标,指标包括:时域信号的绝对均值、均值、最大值、峰峰值、方根幅值、有效值六种有量纲指标,时域信号的波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、峭度指标五种无量纲指标,以及特征频率段的原始频谱、相干频谱、小波重构频谱的能量指标;并设计了自动提取小波重构频谱能量的方法。提出了以BP神经网络及支持向量机（SVM）为内核分类器的倒档异响程度及成因分类系统,并以多体动力学仿真信号及试验信号为例,验证了内核分类器的有效性。
勾芒芒[6]（2015）在《生物炭节水保肥机理与作物水炭肥耦合效应研究》文中认为本文在节水增粮、固碳减排、环境修复的大背景下,利用生物炭这种优良的土壤固碳减排资源,明确生物炭在土壤改良、水肥高效利用及提高作物产量和品质等方面的应用潜力和价值。针对内蒙古半干旱地区较为贫瘠的砂壤土,开展施用生物炭改良土壤并达到节水、保肥效果的机理研究,同时探讨并构建作物、水、（生物）炭、肥耦合模型。研究主要结论和成果如下：（1）室内土柱实验表明,生物炭对砂壤土土壤理化性质的影响显着。研究结果显示,生物炭可有效降低土壤容重,最高减少9.4%,土壤孔隙度提高1.4%～8.9%。与对照相比,同一生育期内土壤含水量最高可增大1.67倍。土壤垂直入渗率减少24%-59%,水平扩散率减少45%-83.33%。（2）生物炭对番茄的茎粗、株高、根系发育具有积极的促进作用,提高了番茄叶片的光合速率和番茄产量。与对照相比,每kg干土加40g生物炭的处理产量最高,增幅达166.8%。在相同处理下,生物炭对辣椒的生长促进作用不显着,高施炭量还会出现减产现象。与对照相比,每kg干土加60g生物炭的处理辣椒总根长度降幅超过5%。（3）生物炭对土壤耕层地温和土壤三相指标都有积极的促进作用,显着提高土壤有机质和碱解氮含量。与对照相比,60t/hm2和40t/hm2处理的日平均耕层温度增幅均超过10%,土壤含水量增幅均超过30%。土壤有机质增幅为53.2%～77.7%,其中40t/hm2处理的土壤碱解氮增幅最大,超过90%。与对照相比,40t/hm2处理番茄的产量最高,其肥一和肥二水平增幅分别为46.34%和58.61%,后者产量最高。（4）构建了生物炭影响下的土壤水、肥、热数值模拟方程,模拟精度均超过0.85；构建了3种作物-水-（生物）炭-肥耦合模型,分别为多元线性回归模型、多元非线性回归模型和BP神经网络模型。
肖涵,吕勇[7]（2015）在《齿轮振动信号滑动递归分析及其应用》文中提出采用递归图对齿轮振动信号进行研究,发现不同状态下的齿轮振动信号递归图存在明显差异,分析了这些递归图所表征的传动系统动力学特征。将递归图看作一幅能反映齿轮状态信息的二值图像,用递归率、确定率、层流率、递归时间等递归特征量对该二值图像进行特征描述,分析了递归特征量所代表的系统动力学特征和对应的递归图像特征。采用滑动递归分析对递归图进行分析,以更好地刻画递归图局部特征。应用该方法结合高斯混合模型及最大贝叶斯分类器对采自实验台的齿轮振动信号进行故障分类实验,结果表明应用该特征提取方法可获得较高的故障识别率。
蒲晓川[8]（2014）在《基于递归分析方法的齿轮故障诊断》文中指出基于齿轮振动信号的复杂性和非平稳特性，传统方法受到信噪比低、非平稳性以及采样不足等条件的制约。本文利用经验模态分解（EMD）方法对信号进行降噪处理，将振动信号分解为有限个固有模式函数（IMF）分量，筛选包含故障信息的IMF分量，保留齿轮信号的状态信息，去除无用信息，EMD方法具有自适应性等特点，适合非线性、非平稳特性信号。本文采用递归分析方法对降噪后的齿轮振动信号进行分析，递归性是动力学系统的基本属性之一，透过递归特性可以反映系统在相空间中的行为。通过对齿轮信号递归图的分析发现，递归图的图形特征反映了齿轮的状态模式，根据递归点的分布可以对齿轮模式进行区分。本文提出选择递归图中的递归点作为特征量，结合高斯混合模型与贝叶斯分类器进行齿轮故障的模式识别，成功地区分了正常、磨损、周节误差以及断齿4种故障模式的齿轮振动信号。同时在EMD降噪的基础上，利用递归定量分析方法得出递归参数，递归定量分析是通过统计递归图特征的一种定量分析方法。通过实验数据的研究，本文选择确定率和层流率作为特征量，进行齿轮故障模式识别，将分类结果与递归分析方法相对比。最后，分类结果表明：递归分析方法比递归定量分析方法的故障识别率更高，可靠性更强，适合齿轮的故障诊断。
张连东,蔺鸿达,史荣[9]（2012）在《SL6装船机卷扬机构平台振动分析》文中研究表明为解决黄骅港SL6装船机卷扬机构平台振动问题,采用综合测试手段,对卷扬机传动系统扭矩、卷扬机平台振动、及相关设备动态特性进行了多参数现场测试。通过对现场测试数据的技术处理,对扭矩信号与平台振动信号进行了统计分析与时、频域变换,确定了被测信号的频谱特性,计算了主要零件的自振频率。通过载荷识别技术,找到了与平台振动故障密切相关的信号特征,发现了平台振动的主要原因,为解决平台振动问题提供了重要依据。
徐宇东[10]（2010）在《轿车变速箱齿轮噪声与制造误差关系的作用机理分析和试验研究》文中提出汽车噪声已经成为环境噪声污染的主要来源之一,其大小是衡量汽车质量水平的重要指标,而变速箱噪声是汽车噪声的重要来源之一。因此,汽车变速箱噪声控制是目前世界汽车工业的一个重要课题。作为主要传动元件之一的齿轮传动副,其啮合噪声产生机理是一个非常复杂的问题。目前任何一种数学模型都不能将其表现得理想,准确。传递误差是齿轮噪声的重要激励源之一,齿轮制造误差和轮齿弹性变形是产生传递误差的主要原因。在分析传递误差对齿轮振动噪声影响的基础上,讨论了齿轮内部动态激励:刚度激励、齿轮误差激励、冲击激励和齿面摩擦力激励的作用机理。并用一个齿轮系统振动模型来说明各类误差对齿轮振动噪声的影响。齿轮误差通常用富丽叶级数和简谐函数表示法进行模拟。显然,用实测的误差数值表示最能反映实际情况。本文基于这一点考虑,对齿轮制造误差与齿轮啮合噪声之间的关系进行了试验研究。主要对以下几项制造误差,如齿形角误差、齿向角误差、齿形形状误差、齿向形状误差、相邻周节误差、径向跳动误差、周节误差、周节累积误差进行了研究。用正交试验方法确定了试验方案,保证了样本在样本空间的均布及正交性。在齿轮噪声试验台上,对具有不同误差的齿轮样本进行测试,得到了齿轮制造单项误差与齿轮啮合噪声的关系曲线,并对其产生的原因进行了理论上的解释。根据齿轮单项误差对噪声影响的分析,建立了多元线性回归的齿轮制造误差与啮合噪声关系的数学预测模型,并采用岭回归方法,消除了模型中的共线性问题。在建立的岭回归齿轮噪声预测模型中,每个参数的系数反映了对齿轮噪声的影响程度。采用主成分分析和Back Propagation神经网络相结合的建模方法,建立了齿轮噪声预测模型,有效地去除了数据共线性,减少了输入样本维数,大大简化了网络结构,降低了神经网络训练的难度。并进一步通过试验证明,这两个模型的预测值与实测值基本吻合。在实际生产中可应用此模型来优化轮齿微观几何尺寸,实现对齿轮噪声的有效控制。从上述模型中可以得出这样的结论,齿形角误差和齿向角误差对噪声的影响最大;齿形形状误差、齿向形状误差和径向跳动误差对噪声的影响较大;基节误差、周节累积误差对噪声的影响次之;相邻周节误差对齿轮噪声的影响相对较小。这些结论与实际噪声试验结果基本吻合。利用德国DISCOM公司开发的振动噪声分析系统,研究了某变速箱对整车噪声的贡献。在汽车行驶状态下,进行实车噪声测试,得到了不同档位下声压级与转速的关系曲线。并利用阶次分析方法准确地识别出整车噪声和变速箱噪声的相关性。从而建立了车内的主观评价、车内测试、和生产线末端试验之间的相关性,为设置试验台的接受限提供依据。对工程中实际应用的齿轮降噪措施进行了试验研究,不同工艺方法（剃齿、磨齿、珩齿）对齿轮噪声的影响,剃齿工艺热前参数修正的试验过程,并对齿轮结构参数,如齿高系数优化以及轮齿修形的方法进行了试验研究。本课题的研究工作,将为齿轮啮合噪声的研究提供新的思路、开辟新的途径,为齿轮噪声控制方面的研究工作提供新的借鉴。
二、周节误差的统计分析（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、周节误差的统计分析（论文提纲范文）
（1）基于点云数据的齿轮副啮合接触应力研究（论文提纲范文）
| 1 直齿圆柱齿轮的数据采集和齿廓精度分析 |
| 1.1 直齿圆柱齿轮的三维建模和数据采集 |
| 1.2 齿轮的基本尺寸检测 |
| 1.3 齿轮啮合过程节点位置误差检测 |
| 1.4 齿轮的周节误差检测 |
| 1.5 齿轮的转动角度检测 |
| 2 直齿圆柱齿轮传动齿面接触应力的计算 |
| 3 结论 |
（2）行星齿轮系统振动信号传递机理与非平稳信号角域分析方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 行星齿轮系统振动信号传递机理 |
| 1.3.2 行星齿轮系统信号数值模拟方法 |
| 1.3.3 齿轮系统非平稳信号角域分析方法 |
| 1.4 主要研究内容与论文结构 |
| 第二章 行星齿轮系统振动信号传递理论模型与信号机理 |
| 2.1 柔性传递路径信号理论模型 |
| 2.1.1 激励与柔性传递路径 |
| 2.1.2 振动响应信号的理论模型 |
| 2.1.3 级数形式的理论模型 |
| 2.1.4 两类模型的区别与联系 |
| 2.2 正常行星轮系稳速工况的振动响应信号特征与机理 |
| 2.1.1 单行星轮-齿圈副啮合力激励的响应信号特征 |
| 2.1.2 多行星轮-齿圈副啮合力激励的响应信号特征 |
| 2.3 行星轮位置误差与太阳轮周节误差的振动响应信号特征与机理 |
| 2.4 太阳轮齿根裂纹的振动响应信号特征与机理 |
| 2.4.1 行星轮-齿圈副啮合力激励 |
| 2.4.2 单行星轮-齿圈副啮合力激励的响应信号特征 |
| 2.4.3 多行星轮-齿圈副啮合力激励的响应信号特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 行星齿轮系统振动信号数值模拟方法与信号特征 |
| 3.1 柔性传递路径响应信号数值模拟方法 |
| 3.1.1 行星齿轮系统集中参数模型与啮合力激励 |
| 3.1.2 传递路径有限元模型与二维频率响应函数 |
| 3.1.3 柔性传递路径离散时空变量模型与响应信号 |
| 3.2 正常行星齿轮系统的振动信号数值模拟与特征分析 |
| 3.2.1 路径1激励与响应 |
| 3.2.2 路径2激励与响应 |
| 3.3 分布型齿轮故障振动信号数值模拟与特征分析 |
| 3.3.1 行星轮位置误差 |
| 3.3.2 太阳轮周节误差 |
| 3.3.3 行星轮位置误差、太阳轮周节误差 |
| 3.3.4 行星轮位置误差、行星轮周节误差 |
| 3.4 太阳轮齿根裂纹局部型故障信号数值模拟与特征分析 |
| 3.4.1 行星轮-太阳轮副啮合刚度、相对位移与啮合力 |
| 3.4.2 行星轮-齿圈副啮合线上相对位移与啮合力垂直分量 |
| 3.4.3 单行星轮-齿圈副啮合力激励的响应信号特征 |
| 3.4.4 多行星轮-齿圈副啮合力激励的响应信号特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 随机优化等角配时角域分析方法 |
| 4.1 总体方案与随机过程理论框架 |
| 4.1.1 总体方案 |
| 4.1.2 随机过程理论框架 |
| 4.2 等角配时序列提取与误差分析 |
| 4.2.1 等角配时观测模型与误差分析 |
| 4.2.2 等角配时预测模型与误差分析 |
| 4.2.3 等角配时优化序列 |
| 4.2.4 等角配时细化序列与角域重采样 |
| 4.3 振动信号合成与角域分析 |
| 4.3.1 振动信号合成与角域重采样 |
| 4.3.2 角域信号分析 |
| 4.4 比较与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 行星齿轮系统振动信号测试与实验研究 |
| 5.1 风电复合行星齿轮箱振动现场测试 |
| 5.1.1 测试目的与测试运行参数 |
| 5.1.2 测试数据分析与测试结论 |
| 5.2 单级行星齿轮系统振动台架实验 |
| 5.2.1 实验目的与实验运行参数 |
| 5.2.2 实验信号分析与实验结论 |
| 5.3 风电行星齿轮箱现场振动测试与非平稳信号角域分析 |
| 5.3.1 测试目的与测试运行参数 |
| 5.3.2 测试数据角域分析 |
| 5.3.3 方法对比与测试结论 |
| 5.4 车用多级齿轮箱振动台架实验与非平稳信号角域分析 |
| 5.4.1 实验目的实验运行参数 |
| 5.4.2 实验数据角域分析 |
| 5.4.3 方法对比与实验结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 集中参数模型的刚度矩阵与阻尼矩阵 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）高阶多尺度局部投影算法及其在机械故障诊断中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 机械故障诊断方法的国内外研究现状 |
| 1.2.1 平稳振动信号的特征提取方法 |
| 1.2.2 非平稳振动信号的特征提取方法 |
| 1.2.3 局部投影算法的提出及其研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第2章 基于相空间重构理论的机械故障诊断方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 滚动轴承的故障机理与故障特征分析 |
| 2.2.1 滚动轴承基本的失效形式 |
| 2.2.2 滚动轴承的故障特征 |
| 2.2.3 滚动轴承的故障振动信号特性 |
| 2.3 齿轮的故障机理与故障特征分析 |
| 2.3.1 齿轮的故障类型 |
| 2.3.2 齿轮的故障特征 |
| 2.3.3 齿轮的故障振动信号特性 |
| 2.4 相空间重构的基本思想和理论基础 |
| 2.4.1 相空间重构的基本思想 |
| 2.4.2 相空间重构理论 |
| 2.4.3 相空间重构参数的确定 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 改进的高阶局部投影算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 局部投影算法基本原理 |
| 3.3 高阶局部投影算法基本原理 |
| 3.4 数值仿真信号分析 |
| 3.4.1 对调频信号的仿真 |
| 3.4.2 对混沌信号的仿真 |
| 3.5 实验信号分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 改进的多尺度局部投影算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多尺度局部投影算法的基本原理 |
| 4.3 仿真信号分析 |
| 4.4 实验信号分析 |
| 4.4.1 滚动轴承内圈故障信号分析 |
| 4.4.2 齿轮故障信号分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于多尺度局部投影算法和对角切片谱的特征提取方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于多尺度局部投影算法与对角切片谱的机械故障诊断 |
| 5.2.1 对角切片谱基本原理 |
| 5.2.2 仿真信号分析 |
| 5.3 实验信号分析 |
| 5.3.1 滚动轴承内圈故障信号分析 |
| 5.3.2 滚动轴承外圈故障信号分析 |
| 5.3.3 齿轮故障信号分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于多尺度局部投影和多尺度LMD样本熵的机械故障分类 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 LMD算法基本原理 |
| 6.3 样本熵理论 |
| 6.3.1 样本熵计算过程 |
| 6.3.2 样本熵的特点 |
| 6.4 基于多尺度局部投影和多尺度LMD样本熵分类 |
| 6.5 实验信号分析 |
| 6.5.1 滚动轴承故障信号分析 |
| 6.5.2 齿轮故障信号分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（4）百分表齿形变形对示值误差影响及修理（论文提纲范文）
| 1 百分表的工作原理 |
| 2 齿形变形和齿条周节累积误差对示值的影响 |
| 3 下面以 (0~10mm) 百分表为例, 计算机检测数据见表1 |
（5）综合传动倒档齿轮异响检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 齿轮传动故障机理研究 |
| 1.2.2 信息处理与特征提取方法研究 |
| 1.2.3 故障诊断方法的研究 |
| 1.2.4 监测、诊断仪器和系统的开发与研究 |
| 1.3 课题的主要研究内容 |
| 第2章 综合传动倒档异响机理研究 |
| 2.1 基于结构的异响原因分析 |
| 2.2 齿轮 |
| 2.2.1 齿轮可能的失效形式 |
| 2.2.2 齿轮力学分析 |
| 2.2.3 齿轮的振动信号特征研究 |
| 2.3 轴 |
| 2.3.1 轴的结构及材料特性 |
| 2.3.2 模态分析过程中简化结构的合理性验证 |
| 2.3.3 轴的模态分析 |
| 2.4 滚动轴承 |
| 2.4.1 滚动轴承的旋转机构 |
| 2.4.2 滚动轴承的振动类型 |
| 2.4.3 滚动轴承的振动频率 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 倒档路径的齿轮传动仿真分析 |
| 3.1 理论概述 |
| 3.1.1 Adams概述 |
| 3.1.2 仿真模型的简化 |
| 3.1.3 Adams中的接触 |
| 3.2 齿轮多体动力学仿真的有效性验证 |
| 3.2.1 基于Simulink的齿轮副动力学仿真模型 |
| 3.2.2 基于Adams的齿轮副动力学仿真模型 |
| 3.2.3 模型结果对比 |
| 3.3 倒档路径齿轮系统的动力学仿真 |
| 3.3.1 纯齿轮系统的搭建与故障设置 |
| 3.3.2 各模型的主要信号特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 倒档异响信号特征提取方法研究 |
| 4.1 确定信号的特征参数 |
| 4.1.1 时域特征参数 |
| 4.1.2 频域特征参数 |
| 4.2 基于STFT的信号特征提取 |
| 4.3 基于小波的信号特征提取 |
| 4.3.1 小波变换概述 |
| 4.3.2 小波基函数的选择 |
| 4.3.3 基于小波变换的特征提取方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 综合传动倒档齿轮异响的分类方法研究 |
| 5.1 综合传动倒挡异响的分类方法 |
| 5.1.1 综合传动倒挡异响的分类系统原理 |
| 5.1.2 分类系统概述 |
| 5.1.3 分类系统有效性验证 |
| 5.2 综合传动倒档异响的测试实验 |
| 5.2.1 实验设备 |
| 5.2.2 实验方案设计 |
| 5.2.3 选择监测点 |
| 5.3 综合传动倒档异响分类实例 |
| 5.3.1 训练样本和待预测样本 |
| 5.3.2 基于BP神经网络的分类 |
| 5.3.3 基于支持向量机（SVM）的分类 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 本课题的研究结论 |
| 6.2 本课题的创新点 |
| 6.3 本课题的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）生物炭节水保肥机理与作物水炭肥耦合效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景、研究目的及意义 |
| 1.2 生物炭简介 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 生物炭对土壤理化性质的影响研究 |
| 1.3.2 生物炭对土壤持水保肥方面的影响研究 |
| 1.3.3 生物炭对土壤温度的影响研究 |
| 1.3.4 生物炭农业用量及对作物生长效应方面的影响研究 |
| 1.3.5 作物、水、(生物)炭、肥、盐等耦合响应关系与模型构建研究 |
| 1.4 存在问题 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 2 生物炭对砂壤土水分运移规律的影响 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 试验设计与测定方法 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 对土壤容重和孔隙度的影响 |
| 2.2.2 对土壤水分特征曲线的影响 |
| 2.2.3 对垂直入渗特征的影响 |
| 2.2.4 对水平扩散特征的影响 |
| 2.3 小结 |
| 3 生物炭对砂壤土节水保肥机理的研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 试验方法 |
| 3.2 测定内容与方法 |
| 3.2.1 土壤物理性质 |
| 3.2.2 土壤化学性质 |
| 3.2.3 土壤养分 |
| 3.3 数据处理方法 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 对砂壤土容重的影响 |
| 3.4.2 对砂壤土孔隙度的影响 |
| 3.4.3 对砂壤土持水能力的影响 |
| 3.4.4 对土壤PH值的影响 |
| 3.4.5 对土壤阳离子交换量的影响 |
| 3.4.6 对土壤养分的影响 |
| 3.5 小结 |
| 4 生物炭对不同作物生长的调控效应研究 |
| 4.1 测定内容与方法 |
| 4.2 数据处理方法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 生物炭对番茄生长的调控作用 |
| 4.3.2 生物炭对辣椒生长的调控作用 |
| 4.4 小结 |
| 5 (生物)炭—肥耦合对农田水土环境的响应关系 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 试验区概况 |
| 5.1.2 试验设计 |
| 5.1.3 试验方法 |
| 5.1.4 数据处理方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 对土壤含水率的影响 |
| 5.2.2 对土壤理化性质的影响 |
| 5.2.3 对土壤温度的影响 |
| 5.2.4 对土壤养分的影响 |
| 5.2.5 对土壤电导率的影响 |
| 5.2.6 炭—肥耦合条件下土壤—水—肥—热的数值模拟分析 |
| 5.3 小结 |
| 6 (生物)炭/肥互作对番茄生长及产量的影响 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 试验材料与试验设计 |
| 6.1.2 测定内容与方法 |
| 6.1.3 数据处理方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 对番茄生长指标的影响 |
| 6.2.2 对番茄生理指标的影响 |
| 6.2.3 对番茄植株干物质积累的影响 |
| 6.2.4 对番茄产量和品质的影响 |
| 6.3 小结 |
| 7 番茄-生物炭-水-肥-热耦合模型 |
| 7.1 番茄产量与其影响因子的相关分析 |
| 7.2 影响番茄产量的因子间主成分分析 |
| 7.3 番茄-生物炭-水-肥-热耦合模型的构建 |
| 7.3.1 多元线性回归模型 |
| 7.3.2 多元非线性回归模型 |
| 7.3.3 基于BP神经网路的模型 |
| 7.3.4 几种模型的比较 |
| 7.4 小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（7）齿轮振动信号滑动递归分析及其应用（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1递归图及递归定量分析 |
| 1.1 递归图原理 |
| 1.2 递归定量分析 |
| 2齿轮振动信号的递归图分析 |
| 2.1 振动信号的采集 |
| 2.2 振动信号递归图分析 |
| 3滑动递归分析 |
| 4齿轮故障分类实例 |
| 5结论 |
（8）基于递归分析方法的齿轮故障诊断（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 齿轮故障诊断的研究现状 |
| 1.2.1 时域分析方法 |
| 1.2.2 频域分析方法 |
| 1.2.3 时频分析方法 |
| 1.3 递归分析方法的研究现状 |
| 1.4 论文的研究目的和主要研究内容 |
| 1.5 论文的结构安排 |
| 第2章 递归分析方法 |
| 2.1 相空间重构 |
| 2.2 递归图 |
| 2.2.1 递归图的建立 |
| 2.2.2 递归图仿真分析 |
| 2.3 递归定量分析 |
| 2.3.1 递归定量参数 |
| 2.3.2 递归定量仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 齿轮振动信号的递归特性分析 |
| 3.1 齿轮振动信号的递归图 |
| 3.1.1 递归图参数的选取 |
| 3.1.2 齿轮振动信号的递归图分析 |
| 3.2 齿轮振动信号的定量递归分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 递归分析在齿轮故障诊断中的应用 |
| 4.1 实验装置及数据采集 |
| 4.2 基于经验模态分解的齿轮振动信号降噪 |
| 4.3 齿轮振动信号的特征提取 |
| 4.3.1 基于递归图的特征提取 |
| 4.3.2 基于递归定量分析的特征提取 |
| 4.4 齿轮故障模式识别 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文的研究总结 |
| 5.2 进一步研究的方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士期间论文发表情况 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 详细中文摘要 |
| 详细英文摘要 |
（10）轿车变速箱齿轮噪声与制造误差关系的作用机理分析和试验研究（论文提纲范文）
| 内容提要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 齿轮系统振动噪声国内外研究概况 |
| 1.2.1 齿轮结构振动噪声的研究 |
| 1.2.2 齿轮系统动力学方面的研究 |
| 1.2.3 齿廓误差对齿轮噪声影响 |
| 1.2.4 齿面摩擦力激励 |
| 1.2.5 齿轮齿面修形 |
| 1.2.6 齿轮公差分析 |
| 1.3 变速箱振动噪声国内外研究现状 |
| 1.4 齿轮系统噪声预测研究 |
| 1.5 本论文的结构安排及主要研究内容 |
| 第2章 齿轮振动噪声产生机理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传递误差理论 |
| 2.2.1 传递误差产生原因 |
| 2.2.2 制造传递误差 |
| 2.2.3 传递误差与齿轮噪声关系 |
| 2.3 齿轮系统模型的建立 |
| 2.4 齿轮系统动态激励研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 齿轮制造误差与齿轮噪声关系的试验研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 齿轮啮合噪声试验 |
| 3.2.1 齿轮噪声试验设备 |
| 3.2.2 试验齿轮和标准齿轮的准备 |
| 3.2.3 试验过程 |
| 3.3 试验结果分析 |
| 3.3.1 转速对噪声的影响 |
| 3.3.2 负载对噪声的影响 |
| 3.3.3 齿轮轮齿制造误差的测量 |
| 3.3.4 轮齿单项制造误差对齿轮啮合噪声的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于轮齿误差建立的齿轮噪声预测模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 轮齿加工误差对齿轮噪声影响的试验研究 |
| 4.2.1 试验方案设计 |
| 4.2.2 试验结果 |
| 4.3 建立多元线性回归预测模型 |
| 4.3.1 多元回归模型 |
| 4.3.2 最小二乘估计在多元回归模型中的应用 |
| 4.3.3 建立齿轮噪声预测模型 |
| 4.3.4 齿轮噪声模型检验 |
| 4.3.5 岭回归预测模型 |
| 4.3.6 模型预测值与试验测量值比较 |
| 4.4 ANN 预测模型建立 |
| 4.4.1 主成分分析(PCA) |
| 4.4.2 神经网络 |
| 4.4.3 建立ANN 模型齿轮噪声预测模型 |
| 4.4.4 ANN 模型验证 |
| 4.4.5 本章小节 |
| 第5章 基于阶次分析的轿车变速箱噪声试验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 阶次分析方法 |
| 5.2.1 阶次跟踪计算方法 |
| 5.2.2 采用阶次跟踪的优点 |
| 5.3 Rotas 振动噪声分析系统 |
| 5.3.1 系统简介 |
| 5.3.2 坎贝尔图与平均阶次谱图 |
| 5.4 某变速箱实车噪声测试 |
| 5.4.1 试验方案 |
| 5.4.2 试验数据分析 |
| 5.5 车内噪声测量和台架测量之间的相关性 |
| 5.5.1 试验结果可重复性 |
| 5.5.2 实车主观噪声评价 |
| 5.5.3 试验台客观评价 |
| 5.5.4 设置试验台的接受限 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 齿轮降噪措施的试验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 齿轮加工工艺与齿轮啮合噪声的关系分析 |
| 6.2.1 不同工艺方法（剃/磨/珩）齿轮噪声对比 |
| 6.2.2 磨齿、剃齿、内珩齿方法加工出齿轮的误差 |
| 6.3 热前加工齿轮参数修正 |
| 6.3.1 影响齿轮变形的因素 |
| 6.3.2 热处理变形实验 |
| 6.4 齿顶高系数和变位系数对齿轮噪声影响的试验研究 |
| 6.4.1 齿轮重合度计算公式 |
| 6.4.2 提高齿顶高系数 |
| 6.4.3 重合度对齿轮噪声的影响分析 |
| 6.5 齿轮轮齿修形 |
| 6.6 本章结论 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
四、周节误差的统计分析（论文参考文献）
- [1]基于点云数据的齿轮副啮合接触应力研究[J]. 王茜,黎振,陈鹏,刘鑫. 天津职业技术师范大学学报, 2021(02)
- [2]行星齿轮系统振动信号传递机理与非平稳信号角域分析方法[D]. 曾智杰. 华南理工大学, 2019(06)
- [3]高阶多尺度局部投影算法及其在机械故障诊断中的应用研究[D]. 施威. 武汉科技大学, 2017
- [4]百分表齿形变形对示值误差影响及修理[J]. 唐晓林,陈适,李松,张勇,江凌云. 计量与测试技术, 2016(10)
- [5]综合传动倒档齿轮异响检测技术研究[D]. 叶硼林. 北京理工大学, 2015(03)
- [6]生物炭节水保肥机理与作物水炭肥耦合效应研究[D]. 勾芒芒. 内蒙古农业大学, 2015(11)
- [7]齿轮振动信号滑动递归分析及其应用[J]. 肖涵,吕勇. 机械传动, 2015(03)
- [8]基于递归分析方法的齿轮故障诊断[D]. 蒲晓川. 武汉科技大学, 2014(03)
- [9]SL6装船机卷扬机构平台振动分析[J]. 张连东,蔺鸿达,史荣. 起重运输机械, 2012(08)
- [10]轿车变速箱齿轮噪声与制造误差关系的作用机理分析和试验研究[D]. 徐宇东. 吉林大学, 2010(05)