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第1章 磨粒监测技术概述1

1.1油液分析技术1

1.1.1油液分析技术的基本概念1

1.1.2油液分析技术的发展历史2

1.1.3油液分析的主要内容2

1.2基于磨粒监测的磨损状态监测3

1.3磨粒离线监测技术5

1.3.1油液光谱分析5

1.3.2油液铁谱分析6

1.4磨粒在线监测技术8

1.4.1磨粒在线监测传感技术10

1.4.2磨粒在线监测传感技术存在的问题12

1.4.3电感式磨粒传感器的研究现状14

第2章 装备的磨损及油液磨粒特征17

2.1装备的摩擦学系统17

2.2装备的磨损19

2.2.1磨损的过程19

2.2.2磨损的分类20

2.3装备磨损与磨粒之间的关系22

2.3.1磨粒尺寸与磨损之间的关系23

2.3.2磨粒形貌与磨损之间的关系25

2.3.3磨粒材质与磨损之间的关系27

2.4不同元素磨粒浓度之间的关系28

2.4.1灰色趋势关联度计算方法28

2.4.2灰色趋势关联度在不同元素磨粒关系分析中的应用29

2.5磨粒特征参数分析31

2.6本章小结32

第3章 时谐准静态场中传感器与金属磨粒耦合模型34

3.1传感器线圈内部磁场的特性34

3.1.1电磁场的基本方程组34

3.1.2时谐磁准静态场35

3.2金属磨粒与线圈耦合关系的宏观分析36

3.2.1金属磨粒的电磁特性36

3.2.2时谐准静态场中的金属磨粒37

3.3传感器线圈中的铁磁质磨粒40

3.3.1铁磁质磨粒的磁化作用40

3.3.2铁磁质球磨粒的磁化场41

3.3.3球磨粒磁化场的仿真计算43

3.3.4球磨粒对线圈等效电感的影响44

3.4传感器线圈中的非铁磁质磨粒49

3.4.1非铁磁质磨粒涡流场的解析模型49

3.4.2非铁磁质磨粒涡流场的有限元模型54

3.5本章小结57

第4章 电感式磨粒传感器的设计方法研究59

4.1电感式磨粒传感器的结构研究59

4.1.1传感器的结构59

4.1.2传感器的输入输出关系61

4.2传感器线圈内部磁感应强度62

4.3在线传感器线圈的设计66

4.3.1在线传感器的测试特点66

4.3.2测试面磁场的均匀性67

4.3.3磨粒径向分布对磁化场磁通的影响68

4.3.4传感器线圈尺寸的确定71

4.4磨粒形态对测试结果的影响72

4.4.1不同形态磨粒的退磁因子73

4.4.2磨粒形态对磁化场的影响78

4.5本章小结81

第5章 在线磨粒监测系统的噪声控制方法研究83

5.1在线监测系统的组成83

5.2磨粒监测系统噪声源分析84

5.2.1传感器线圈不平衡引入的噪声84

5.2.2放大电路噪声85

5.2.3电源噪声87

5.2.4外界电磁环境噪声87

5.3传感器放大电路的低噪声设计88

5.3.1放大电路低噪声设计的总体原则88

5.3.2晶体管共射极放大电路的噪声模型89

5.3.3低噪声条件下偏置电路的设计91

5.3.4传感器与前置放大电路的噪声匹配91

5.4测试信号的小波降噪92

5.4.1小波降噪的基本原理92

5.4.2小波降噪效果94

5.5基于奇异值分解的信号降噪方法96

5.5.1奇异值分解降噪技术96

5.5.2一维信号相空间重构与嵌入维数97

5.5.3重构阶次的确定方法98

5.5.4仿真信号降噪102

5.5.5奇异值降噪方法在监测系统信号降噪中的应用106

5.6本章小结107

第6章 电感式磨粒传感器的特性研究109

6.1在线磨粒监测试验台109

6.2磨粒形态对测试结果的影响110

6.3分辨率试验111

6.3.1磨粒粒度的分辨率111

6.3.2磨粒浓度的分辨率112

6.4一致性试验113

6.5磨粒速度对测试系统输出的影响114

6.6在线磨粒监测系统的应用试验116

6.7讨论与分析118

6.8本章小结119

第7章 其他磨粒在线监测传感技术121

7.1超声磨粒监测传感器121

7.1.1超声的产生121

7.1.2超声波的特征量122

7.1.3超声磨粒传感器的基本原理123

7.1.4磨粒信号的识别125

7.1.5磨粒大小判别的数学模型126

7.2基于压电石英晶体的磨粒在线监测传感技术128

7.2.1石英晶体微天平基本原理128

7.2.2石英晶体振荡器的频率特性129

7.2.3基于QCM的磨粒在线监测传感器的工作原理130

7.3基于图像的磨粒在线监测传感技术133

7.3.1基本原理133

7.3.2磨粒油液两相流动特性135

7.4本章小结143

第8章 基于在线磨粒传感器的装备监测应用研究144

8.1磨粒图像的智能识别方法144

8.1.1磨粒图像的预处理144

8.1.2磨粒图像的特征提取146

8.1.3基于LLE的磨粒特征优化150

8.1.4磨粒智能识别方法154

8.2基于磨粒浓度的磨损趋势预测156

8.2.1支持向量回归算法157

8.2.2浓度数据的回归估计158

8.2.3浓度数据的预测160

8.3基于磨粒产生速率的装备磨损状态诊断模型161

8.3.1 A R模型的建立162

8.3.2模型的定阶164

8.3.3模型的检验165

8.3.4基于AR模型的诊断方法165

8.4本章小结168

第9章 结论170

参考文献172