摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識及船機磨損診斷

序 前言 第1章 緒論 1 1.1 摩擦學(xué)及其發(fā)展概述 1 1.2 摩擦學(xué)系統(tǒng)的構(gòu)成及其發(fā)展歷程 4 1.3 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識的內(nèi)涵 6 1.3.1 數(shù)據(jù)采集 6 1.3.2 特征提取 6 1.3.3 狀態(tài)辨識 10 1.4 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識的發(fā)展趨勢 14 參考文獻(xiàn) 15 第2章 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)特征 18 2.1 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)的基本特性 18 2.1.1 系統(tǒng)依賴性 18 2.1.2 時間依賴性 19 2.1.3 多學(xué)科耦合性 19 2.2 摩擦學(xué)系統(tǒng)的系統(tǒng)特性和狀態(tài)特性 21 2.2.1 系統(tǒng)特性 21 2.2.2 狀態(tài)特性 21 2.3 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)特性的描述方法 22 2.4 典型摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)特性產(chǎn)生機理分析 23 2.4.1 內(nèi)燃機磨損機理分析 23 2.4.2 齒輪箱磨損機理分析26 2.4.3 船舶艉管系統(tǒng)磨損機理分析 26 2.4.4 疏浚作業(yè)器具磨損機理分析 27 參考文獻(xiàn) 29 第3章 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)模擬試驗研究 31 3.1 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)試驗設(shè)備 31 3.1.1 摩擦磨損試驗設(shè)備 31 3.1.2 磨粒分析設(shè)備 37 3.2 典型摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)試驗 44 3.2.1 缸套活塞環(huán)摩擦副摩擦磨損試驗 44 3.2.2 滑動軸承摩擦磨損試驗 51 參考文獻(xiàn) 55 第4章 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)現(xiàn)場監(jiān)測及船舶機械應(yīng)用研究 57 4.1 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)現(xiàn)場監(jiān)測 57 4.1.1 現(xiàn)場油液監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計 57 4.1.2 現(xiàn)場油液監(jiān)測系統(tǒng)的實施 60 4.2 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)遠(yuǎn)程監(jiān)測與診斷 62 4.2.1 摩擦學(xué)系統(tǒng)遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測與診斷系統(tǒng)的設(shè)計 63 4.2.2 摩擦學(xué)系統(tǒng)遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測與診斷系統(tǒng)的實現(xiàn) 64 4.2.3 應(yīng)用實例 70 4.3 船舶柴油機摩擦學(xué)系統(tǒng)運行狀態(tài)試驗 71 4.3.1 監(jiān)測試驗對象概況 71 4.3.2 監(jiān)測試驗方案設(shè)計 71 4.3.3 監(jiān)測實驗數(shù)據(jù)分析 74 參考文獻(xiàn) 87 第5章 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)特征描述 88 5.1 基于磨粒特征的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)特任描述 88 5.1.1 磨粒的形態(tài)邊緣特征 88 5.1.2 磨粒的表面紋理特征 90 5.1.3 磨粒的顏色特征 91 5.1.4 磨粒的大小特征 91 5.1.5 磨粒覆蓋面積的主要特征 94 5.2 基于油液監(jiān)測的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)特征描述 95 5.2.1 油液監(jiān)測技術(shù) 95 5.2.2 油液監(jiān)測主要方法 96 5.2.3 油液監(jiān)測的數(shù)據(jù)構(gòu)成 97 5.3 基于信息融合的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)特征描述 101 5.3.1 判別模型構(gòu)造 101 5.3.2 判別分類計算 102 5.3.3 狀態(tài)判別模型的應(yīng)用 105 5.4 基于可拓理論的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)特征描述 110 5.4.1 可拓模型及物元理論 110 5.4.2 基于可拓理論的摩擦學(xué)物元模型構(gòu)建 111 5.4.3 應(yīng)用實例 113 參考文獻(xiàn) 116 第6章 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識方法研究 118 6.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識 118 6.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 118 6.1.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨損形式辨識 121 6.2 基于D-8證據(jù)理論的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識 126 6.2.1 II8證據(jù)組合理論 126 6.2.2 基于I}8證據(jù)組合理論的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識 128 6.3 基于可拓范例推理的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識 131 6.3.1 范例推理的基本理論 131 6.3.2 基于范例推理的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)智能評價 137 6.4 基于集對分析的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識 149 6.4.1 集對方法分析 149 6.4.2 基于集對分析的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識模型建立 151 6.4.3 基于集對分析的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識模型實例應(yīng)用 153 6.5 基于置信規(guī)則推理的摩擦學(xué)系統(tǒng)多狀態(tài)辨識 158 6.5.1 置信規(guī)則推理方法 158 6.5.2 置信規(guī)則推理的摩擦學(xué)系統(tǒng)多狀態(tài)辨識框架 162 6.5.3 置信規(guī)則推理的摩擦學(xué)系統(tǒng)多狀態(tài)辨識應(yīng)用實例 163 參考文獻(xiàn) 176 第7章 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)的知識獲取與表述 179 7.1 基于經(jīng)驗的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識知識獲取 179 7.1.1 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識中的經(jīng)驗知識 179 7.1.2 應(yīng)用實例——滑動軸承摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識知識 190 7.2 基于試驗數(shù)據(jù)的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識知識獲取 192 7.2.1 摩擦學(xué)系統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法 192 7.2.2 基于信息論的摩擦學(xué)系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法 193 7.2.3 應(yīng)用實例 195 7.3 基于實例的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識知識獲取 207 7.3.1 摩擦學(xué)系統(tǒng)的決策樹構(gòu)建方法 207 7.3.2 應(yīng)用實例 209 7.4 基于產(chǎn)坐式規(guī)則的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)辨識知識表示、存儲與利用 218 7.4.1 存儲結(jié)構(gòu)設(shè)計 220 7.4.2 規(guī)則知識的匹配利用 222 參考文獻(xiàn) 227 第8章 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測 230 8.1 摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)特征參數(shù)在線預(yù)測 230 8.1.1 在線預(yù)測模型基本原理 230 8.1.2 基于時間序列的摩擦學(xué)系統(tǒng)特征參數(shù)趨勢預(yù)測 234 8.1.3 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的摩擦學(xué)系統(tǒng)特征參數(shù)趨勢預(yù)測 236 8.2 摩擦學(xué)系統(tǒng)磨損狀態(tài)預(yù)測 239 8.2.1 基于集對聯(lián)系度的摩擦學(xué)系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測方法 239 8.2.2 滑動軸承磨損狀態(tài)預(yù)測 241 參考文獻(xiàn) 244 索引 246