机械设备状态监测和故障诊断的实质是对机械设备的运行信息进行识别，关键技术是怎样尽早识别故障的症状。在故障发生的早期，故障相对较轻微，对机械系统所造成的影响小，维修成本相对低。如果故障在早期未被诊断出来或未受到足够重视，当早期故障或微小故障发展并积累到一定程度时，就会引发机械系统的重大甚至灾难性的故障。所以故障发现得越早，越有利于机械设备的安全运行。准确获取与判别反映机电设备运行状态的特征信息，特别是设备早期故障、微弱故障的特征提取与有效检测，对于避免重大事故的发生具有重要的理论意义和工程应用价值。但是，此时信号的信噪比很低，往往表现为强噪声环境中的微弱特征信号。微弱信号检测技术在机械早期故障探查中的重要性是显而易见的，对机械设备早期故障特征信息的准确提取更加需要先进的检测技术。第一章主要阐述了本文的选题意义并综述了微弱故障探查技术的发展。讨论了微弱信号检测技术在机械早期故障探查中的意义和重要性。分析了目前应用在机械故障诊断中的微弱信号检测方法及其特点，提出了本文的研究重点是探索微弱信号检测的新方法，包括：混沌振子、CPLE谱分析技术和声发射检测技术。第二章是全文的基础，从机械信号获取和处理的角度分析了机械信号中噪声的来源、特点及其对机械早期故障探查的影响，并将机械信号中对诊断没有作用的成分定义为无效分量，在机械故障诊断中作为噪声来处理。第三章分析了使用Holmes型Duffing方程构成的混沌振子检测微弱周期信号的原理，探讨了其应用在机械早期故障探查中的可行性，总结了基于Duffing振子发生由混沌状态到大尺度周期状态相变的正向检测方法。应用正向检测方法，仅使用很短的数据就可以诊断出压缩机旋转脱离故障，还可以轻易地诊断滚动轴承的微弱故障。在正向检测方法的基础上，提出了基于Duffing振子发生由大尺度周期状态到混沌状态相变的逆向检测方法。并总结这两种方法的区别和应用范围。齿轮箱的早期故障特征信号容易被噪声淹没、信噪比低，而且齿轮箱的故障特征信号中存在着调制现象，针对这些特点，我们将第三章提出的混沌振子的微弱信号的逆向检测方法应用在齿轮箱的轮齿裂纹的早期诊断中，在齿轮从正常→裂纹产生→裂纹扩展→轮齿断裂的过程中，使用Duffing振子检测齿轮啮合频率边频带幅值的变化。对寿命实验中的汽车齿轮箱进行全程测试，对直升机的主减速箱进行了模拟故障测试，成功地诊断出齿轮的早期故障。第五章阐述了CPLE谱分析技术的原理以及与常规PSD分析技术的关系与区别，通过处理仿真信号证实了该方法的有效性，将CPLE谱分析技术应用在隔膜泵运行中的声发射信号的处理上，可以发现隔膜泵曲轴上的裂纹正在扩展。第六章从信号获取的角度探讨了机械系统声发射现象的本质及其探查早期故障的可行性，论述了声发射信号的参数分析与波形分析的关系和各自的特点。针对声发射信号的特点，使用声发射信号的特征参数分析方法对被测对象进行实时在线监测。分别对计算机硬盘的磁头盘片碰磨故障和汽车齿轮箱的工作状态进行连续监测。实验结果表明，声发射信号可以先于振动信号对故障的发生做出反应，并能正确反映被监测机械系统早期故障的状态。

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Gamma公式展示 Γ(n)=(n−1)!∀n∈N\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分

Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt .\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt.

你可以找到更多关于的信息LaTeX数学表达式here.

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关于Mermaid语法，参考 这儿,

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关于Flowchart流程图语法，参考 这儿.

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mermaid语法说明 ↩︎

注脚的解释 ↩︎