导读:本文包含了近场全息诊断论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:故障诊断,轴承,近场声全息,调制信号
近场全息诊断论文文献综述
岳夏,张春良,朱厚耀,邹宇琛[1]（2018）在《利用高频调制信息的轴承故障近场声全息诊断方法研究》一文中研究指出轴承故障部分特征频率较低,利用声全息技术进行诊断时容易受到干扰,而声信号中高频部分包含了丰富的故障信息.文章利用4×4传声器阵列,对轴承故障相位耦合频段的声场进行近场声全息重建,再通过重建面体现的高频冲击信号调幅特性,对轴承内滚道故障进行识别.实验结果表明,该诊断方法有效建立了成像结果与故障类型的关联,并能实现故障定位,具有重要的实用意义.(本文来源于《广州大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
鲁文波,蒋伟康,潘思伟,向上[2]（2013）在《基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法》一文中研究指出基于振动信号分析的机械故障诊断存在接触式测量与单通道信号分析等局限,而基于声像图特征分析的故障诊断方法能有效克服此类局限。提出了基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法,利用近场声全息技术得到机械设备在不同运行状态下辐射声场的声像图,考虑到不同状态下声场分布的细微变化反映在声像图丰富的纹理信息中,提取声像图中揭示机械运行状态的纹理特征,建立声像图与机器状态之间的内在联系,结合支持向量机模式分类实现机械故障诊断。齿轮箱故障诊断实验研究证实了方法的可行性与有效性,即使在较强干扰噪声影响下也获得了较好的诊断结果。(本文来源于《振动工程学报》期刊2013年04期）
胡荣华,鲁文波,章艺[3]（2013）在《基于近场声全息的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出滚动轴承在工业生产中起着关键作用,对其进行故障诊断研究具有重要意义。目前轴承诊断主要以振动信号分析为基础,而获取振动信号受接触式测量限制,声学故障诊断(ABD)具有非接触式测量的优点,但传统基于单通道的ABD存在测点选择难与局部诊断的不足。联合近场声全息(NAH)和灰度—梯度共生矩阵(GLGCM)并应用于滚动轴承故障诊断,利用NAH重建各轴承运行状态下的声场,得到声源附近重建面处的声像图,再从声像图中提取GLGCM特征,建立声场特性与轴承运行状态的内在联系,结合支持向量机模式分类,实现轴承故障诊断,实验研究证实方法的可行性与有效性。(本文来源于《噪声与振动控制》期刊2013年03期）
鲁文波,蒋伟康[4]（2013）在《基于近场声全息的故障诊断方法及系统实现》一文中研究指出针对基于振动信号故障诊断存在的接触式测量弊端及传统声学故障诊断只反映部分声学信息问题,将近场声全息技术引入故障诊断克服该缺陷。基于LabVIEW平台开发出的非接触式机械故障诊断系统,利用近场声全息重建机械声源面附近声压场,得到可视化声源的声像图;从声像图中提取反映声场空间分布的灰度共生矩阵特征,结合支持向量机模式识别实现智能故障诊断。该系统具备智能诊断测试、声源可视化、数据分析等功能,操作方便,可用性强。通过对齿轮箱故障诊断,正确率达97.3%。与传统声学诊断方法的对比,证明该系统可靠、实用。(本文来源于《振动与冲击》期刊2013年05期）
侯俊剑,蒋伟康,鲁文波[5]（2011）在《基于分块特征提取的近场声全息故障诊断方法在相干故障下的应用》一文中研究指出通过引入近场声全息和分块特征提取技术,改进了基于声像的故障诊断方法,发展了基于近场声全息模式识别的故障诊断技术。针对多个机械部件对应相同故障频率,并产生相干声场的故障情形进行了加肋板激振的模拟实验,使用传声器阵列扫描技术测取各种状态下声信号,在利用近场声全息技术得到声像进行噪声源识别与定位的基础上,对声像进行整体和分块相结合的奇异值特征,提取方式构造识别向量,然后采用多分类支持向量机进行训练分类,进而用于机械工作状态的诊断。实验结果表明,根据声像的物理特征使用整体和分块相结合的特征提取技巧能够较好改善诊断效果,同时进一步验证了声成像方法在故障诊断领域应用的可行性,并与常规的基于单点或几个孤立测点测试的声学故障诊断方法相比具有优越性,拓展了声学故障诊断技术的应用范围。(本文来源于《振动工程学报》期刊2011年05期）
刘忱[6]（2003）在《近场测试、平面近场口径外推和天线全息诊断的研究》一文中研究指出本文主要研究了近场测量和近场全息诊断中的诸多关键问题，提出了近场口径外推的概念，并利用MatrixPencil方法实现了近场口径外推。基于以上的研究，本文的主要工作包括以下几个方面： 1．分析了远近场变换的关系，研究了如何修正探头效应，并完成了用简化的方法修正探头效应的软件。 2．应用小波变换来改进测试精度，降低了测试噪声的影响。 3．应用不同的算法对平面近场口径进行外推，经过深入细致的研究，发现矩阵束(Matrix-Pencil)方法是能够很好的实现外推，并在此基础上研究了该方法的外推能力。 4．应用基于平面波谱展开理论的近场—口径场变换方法，研究了阵列天线全息诊断，由近场测量获得的阵列方向图和单元方向图来确定阵列各单元幅相分布。 5．采用MATLAB与VC++语言混合编程，完成了近场处理软件和远场测试系统。近场处理软件可以方便地处理AV3635天线测试系统的所有输出数据，输出方向图、增益、半波宽度，分析阵列天线的口径场。远场测试系统可完成远场的自动测试，集系统控制、数据处理、报表输出于一体，目前已投入使用并取得很好的效果。两个软件都采用图形界面，可供非专业人士使用。(本文来源于《南京理工大学》期刊2003-01-01）
胡鸿飞,高雪,傅德民,毛乃宏[7]（2002）在《无相位近场测量和全息诊断中基于泛函极值的相位恢复方法》一文中研究指出相位恢复是无相位近场测量和全息诊断的关键技术.本文考虑探头修正,构造加权目标泛函,给出避免局部极值的无相位测量条件.为提高计算效率和工程实用性,对Fletcher-Reeves共轭梯度法采取再开始技术、FFT算法和构造迭代初值等改进措施.数值模拟表明,应利用有关天线和近场测量的先验信息,选取尽量少的搜索变量.实验结果验证了本文方法的正确性和有效性.(本文来源于《电子学报》期刊2002年12期）
近场全息诊断论文开题报告
（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：
基于振动信号分析的机械故障诊断存在接触式测量与单通道信号分析等局限,而基于声像图特征分析的故障诊断方法能有效克服此类局限。提出了基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法,利用近场声全息技术得到机械设备在不同运行状态下辐射声场的声像图,考虑到不同状态下声场分布的细微变化反映在声像图丰富的纹理信息中,提取声像图中揭示机械运行状态的纹理特征,建立声像图与机器状态之间的内在联系,结合支持向量机模式分类实现机械故障诊断。齿轮箱故障诊断实验研究证实了方法的可行性与有效性,即使在较强干扰噪声影响下也获得了较好的诊断结果。
（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。
近场全息诊断论文参考文献
[1].岳夏,张春良,朱厚耀,邹宇琛.利用高频调制信息的轴承故障近场声全息诊断方法研究[J].广州大学学报(自然科学版).2018
[2].鲁文波,蒋伟康,潘思伟,向上.基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法[J].振动工程学报.2013
[3].胡荣华,鲁文波,章艺.基于近场声全息的滚动轴承故障诊断[J].噪声与振动控制.2013
[4].鲁文波,蒋伟康.基于近场声全息的故障诊断方法及系统实现[J].振动与冲击.2013
[5].侯俊剑,蒋伟康,鲁文波.基于分块特征提取的近场声全息故障诊断方法在相干故障下的应用[J].振动工程学报.2011
[6].刘忱.近场测试、平面近场口径外推和天线全息诊断的研究[D].南京理工大学.2003
[7].胡鸿飞,高雪,傅德民,毛乃宏.无相位近场测量和全息诊断中基于泛函极值的相位恢复方法[J].电子学报.2002