一、油液污染度检测分析在TBM施工中的应用（论文文献综述）
苑进才[1]（2020）在《长大隧洞TBM高效掘进施工保障措施探讨》文中研究指明长大隧洞TBM施工是一个复杂的系统工程,涉及的专业多、领域广、不确定因素多。如何提高TBM工时利用率和加快掘进速度,是体现TBM优势的关键。本文结合吉林中部城市引松供水二标段TBM应用经验,围绕TBM施工中的风险控制、快速、持续均衡三个方面,探讨了TBM高效掘进施工的保障措施。遵循客观地质现状、设备应用状况,并采取一定的组织措施及技术措施,以实现TBM快速、安全、高效掘进。可为TBM在不同地质条件、不同设备状况、不同人员配备的长大隧洞TBM施工项目提供参考。
刘月[2]（2020）在《浅谈TBM的养护与管理》文中进行了进一步梳理大伙房水库输水工程是辽宁省重点建设项目,根据该工程的地质特点,阐述TBM在隧洞施工中的广泛应用。
杨仕通[3]（2018）在《基于油液分析的工程机械状态检测技术研究》文中进行了进一步梳理工程机械设备在我国的基础设施建设、城市的市政建设中发挥着至关重要的作用。工程机械设备所处的施工环境相对恶劣,及易发生故障导致整个设备停机甚至瘫痪,不仅影响施工进度甚至有可能发生事故。油液分析是对工程机械设备进行“抽血体检”,可以对工程机械设备的运行状态进行实时监测和预测故障发生,从而避免因为故障停机影响工程的进度。因此利用油液检测技术对工程机械设备进行状态检测研究至关重要。本文以工程机械挖掘机为研究对象,针对挖掘机关键部位的结构特点的不同分别研究了油液离线检测技术和在线检测技术。对于挖掘机的减速器采取油液离线检测技术,结合理化性能、铁谱分析、光谱分析等油液分析技术对采集的油液进行了实验分析,并开发了基于LabVIEW的油液分析管理系统,能够对实验数据进行分析,并得出相应结论为挖掘机故障诊断提供依据。对于挖掘机的液压系统研究了油液污染度在线检测技术,设计了模糊控制器,利用LabVIEW进行了模糊控制的仿真,结果表明利用模糊控制能够有效的对油液污染度进行控制,从而为挖掘机液压系统油液污染度控制提供了有效方法和依据。对于挖掘机的柴油机,主要是对柴油机润滑油的磨粒进行了在线检测,并利用LabVIEW进行油液磨粒在线检测系统的设计,通过测得的数据进行分析对柴油机的磨损状态做出了等级评价。
丁洪波[4]（2017）在《长距离隧道TBM关键施工数据动态管理研究》文中进行了进一步梳理采用TBM工法的长距离隧道施工中,科学的施工管理技术与完善的TBM设备状态管理显得尤为重要。本文结合理论分析与实际工程数据结合,采用重点设备动态管理法对TBM设备进行管理,分别针对TBM的刀盘系统、主机主轴承和液压系统作为设备动态管理的重要管理对象。以实际工程内,关键系统性能指标与故障、失效类型统计,提出以施工数据为依托的动态管理方案,有效降低损耗与设备故障。主要研究内容与结论如下:（1）结合传统经验法与应用统计学原理对TBM在复杂地层的下刀盘的常见问题,并对不同刀位的刀具正常磨损与非正常磨损进行了分析,对刀盘系统的动态管理提出了四个主要性能目标,对主轴承与液压系统的设备性能进行分析,对常见故障进行归纳,提出各自的管理目标。（2）针对西秦岭隧道与辽西北某标段的TBM施工数据进行重新的统计整理,得到了在复杂地质下关键设备的动态管理手段与实例验证;应用Simulation对硬岩条件下,TBM刀盘结构荷载进行有限元分析,刀盘扭矩与刀具贯入度等方面进行极端偏心负载研究。对主轴承和液压系统油液监测数据,应用统计学理论与多种油液监测手段进行针对性统计、甄选和研究分析,主要检测指标包括:运动粘度、水份含量等理化性能指标,并对各元素的进行铁谱、光谱三线值回归分析,与设备实际运行状态与检测结比对,结论基本一致。（3）集合前期成果,用LabVIEW开发平台,建立针对刀盘系统、驱动（主轴承）与液压系统等关键部件的施工数据动态管理系统,该系统通过多种功能模块,实现对各自部件数据的存储、管理、快速分析,结合分析结论,对关键部件的运行状态提供诊断依据,提高设备性能的可靠性,构建严谨周密的数据管理、分析支撑平台。
宋晓晓[5]（2016）在《TBM大机群组检测方案及关键技术的研究》文中研究指明隧道工程中多种因素都可能导致设备产生故障,降低TBM的工时利用率,耽误工程总体进度,进而影响TBM的可靠运行寿命。因此,对TBM有计划地视情检测维修和对关键技术即油液检测技术的研究是TBM安全高效运行的可靠保障。以新疆东部供水工程超特长隧道的二十台TBM大机群纵横几百公里作业为背景,计划平均每台TBM连续掘进长度超过30 km,加上以花岗岩为主的地质地貌特征,使得该项目在国内隧道项目内难度极高。因此,TBM大机群组的设备状态监测和故障诊断的要求也相对严格。本课题着力于制定TBM大机群组设备的关键部位检测方案及重点研究油液分析关键技术、建立油液分析检测站及确定合理的科学管理制度、利用LabVIEW编程结合Microsoft Access完成油液分析管理系统的软件设计和利用Teamviewer软件实现远程监控等方面。检测关键部位包括主轴承润滑系统、变速系统、液压系统以及其它关乎全局的流程环节。以中铁十九局白石湖煤矿项目工程机械机群组建立油液分析检测站的实际经验为指导,数据分析与理论知识相结合,制定合理的建立TBM油液分析检测站的方案,重点检测掘进机主轴承、变速箱、液压系统等部位,为TBM大机群组油液分析检测站的建立提供实际可行的方案。以最少的投入,力图获得最佳检测效率、最佳经济效果、最迅捷检测分析,体现目前行业现代化检测管理水准,结合以往故障诊断成功案例,进行综合方案比对和检测经济型比较,制定最佳方案,为即将到来的大机群组施工做好技术准备和技术储备。利用虚拟仪器技术——LabVIEW开发平台,编程设计TBM油液分析管理系统,对油液检测过程中数据的查询、管理、分析提供更快捷、更有效的科学处理手段。同时,对TBM的正常运转状态提供了严谨周密的可靠保证。利用Teamviewer软件的远程监控,克服时域和地域限制对TBM机群组的油液检测技术作出合理的技术监管和数据处理,展现现代科学管理水平。最后结合中铁十九局白石湖煤矿项目和辽西北隧道项目油液分析应用实例进行了软件管理系统的实用性验证和趋势分析,为行业人士对TBM机群组油液分析的处理和认识提供了参考和借鉴。
王宇[6]（2016）在《TBM设备管理优化》文中进行了进一步梳理随着隧道工程向着长大隧道方向的发展,施工效率以及TBM的可靠运行寿命就显得越来越重要。除了TBM技术的不断发展外,在施工过程中TBM各设备的管理对施工效率的影响同样不可忽视。本文通过对TBM各设备采用重点设备管理法对TBM设备进行管理,从生产方面、质量方面、成本方面、安全方面以及维修性方面进行综合性分析,选出刀具、主轴承和液压系统作为设备管理的重要管理对象。介绍了刀具、主轴承和液压系统的设备特点。通过对这些设备进行性能分析以及常见故障分析,寻找出具有针对性的管理措施。在以前经验管理法的基础上进行优化,制定了以数学模型和数据库为基础的大数据分析的科学管理方案,然后再通过LabVIEW编写相应的设备管理软件,可以实现自动化程度较高的管理。对大伙房输水隧道工程中刀具的数据进行重新的统计整理,分析了正常磨损情况下不同刀位的刀具消耗数量和磨损总量、统计了刀具各主要损坏类型所占比例、不同刀位消耗刀具的总数量、不同区域每个刀位的平均消耗数据以及中心刀、边刀和面刀不同区域刀具各损坏类型所占比例。对引汉济渭输水隧道工程中主轴承润滑油和液压系统液压油的数据进行重新整理、统计和研究分析,分析了油液中水份和运动粘度的变化趋势以及通过铁谱和光谱三线值分析了主轴承和液压设备的磨损状态。利用虚拟仪器技术——LabVIEW结合对刀具、主轴承和液压系统的性能分析及数据分析,根据设备特点设计编写TBM设备管理系统软件,利用更加便捷、更加科学的方法对TBM设备的数据进行输入、查询、管理、分析等并用于指导进一步的设备管理工作,提高设备管理的效率。利用LabVIEW通过SQL语言建立与Access的链接实现对TBM设备数据库的管理。
王洪伟[7]（2015）在《航空发动机滚动轴承故障诊断与预测关键技术研究》文中研究表明滚动轴承是航空发动机承力传动系统的关键部件,工作在高速、高温以及高载荷的变工况下,极易发生故障,因此,对航空发动机滚动轴承进行故障诊断和寿命预测对于有效地实施航空发动机的视情维修和健康管理具有重要的理论意义和工程实用价值。基于此,本文分别开发了离线油液磨粒检测技术和在线油液磨屑检测技术,研究了航空发动机滚动轴承故障诊断方法和寿命预测方法,并进行了实际工程应用和试验验证。论文主要研究内容如下:（1）总结了常见航空发动机滚动轴承的失效基本模式,以某型航空发动机为例,通过研究典型的主轴承和附件机匣轴承故障案例,分析了其失效原因和机理,结果表明,航空轴承主要失效模式为滚动接触疲劳失效。通过航空轴承加速失效试验平台,进行了实际航空轴承的疲劳剥落失效过程试验,并对轴承进行了失效原因分析,表明通过该试验过程可以模拟航空发动机轴承的疲劳剥落失效过程。最后对航空发动机滚动轴承疲劳失效过程中的征兆信息进行了分析,对现有航空发动机轴承故障监控方法的缺陷和不足进行了讨论,梳理航空发动机滚动轴承的失效特征,可以针对小尺寸磨粒开展油液磨粒离线监测实现对航空发动机滚动轴承的故障诊断,针对大尺寸磨屑进行油液磨屑在线监测,从而实现对航空发动机滚动轴承的状态评估和寿命预测。（2）针对目前油样分析方法中难于实现对大于10μm的磨损颗粒的检测问题,为更有效的诊断航空发动机轴承疲劳失效故障,研究了油液运动磨粒智能检测技术,并专门设计开发了基于磨粒图像分析的多功能油液磨粒智能检测与诊断系统（Multiple Intelligent Debris Classifying System,MIDCS）,既能计算油液固体颗粒污染度等级,又能对大于10μm以上的颗粒进行分析判断,将颗粒识别为金属和非金属,同时对金属颗粒进一步识别为切削磨粒、严重滑动磨粒、疲劳磨粒,对非金属颗粒进一步区分为气泡、纤维、其他非金属颗粒等。提出了基于遗传算法的显微成像系统多参数自适应调整的新方法。针对MIDCS中的磨粒识别特征冗余问题,利用Weka软件的C4.5算法对特征磨粒样本集进行了规则提取,获取了识别磨粒的专家知识规则,并对规则进行了分析,并与人工提取的规则进行了比较,结果表明本文所提取出的磨粒识别规则反应了实际磨粒识别的统计规律,具有很高的识别精度。（3）研究了基于油液运动磨粒检测的航空发动机磨损故障诊断方法,对磨粒监测界限值制定方法进行讨论分析。采用MIDCS进行了实际航空发动机磨损监控验证,由于MIDCS对10μm以上的异常磨粒检测力更强,而滚动轴承早期疲劳剥落将产生10μm以上的异常磨粒,因此,与传统光谱分析相比,MIDCS对于监控航空发动机滚动轴承疲劳故障更具优势。采用MIDCS磨粒检测,成功提前预报多起航空发动机故障,避免了危险性事故的发生。（4）对油液在线磨屑监测传感器进行了理论分析,讨论了铁磁性颗粒检测和非铁磁性颗粒检测的原理。根据理论分析结果,设计开发了油液在线磨屑监测系统,讨论了系统结构和工作模式。研究提出了磨屑识别策略和算法,并进行验证,表明了算法的有效性。在传感器信号处理方面,研究了改进中值滤波去噪方法,并通过实验对所提方法进行了验证,传感器的信噪比有了明显的提高。（5）以航空发动机附件机匣的35-206P1型轴承为试验对象,进行了15组航空轴承疲劳加速实验,并通过分析筛选出有效的轴承失效数据;在试验的基础上,引入了支持向量回归（support vector regression,SVR）对有效数据进行训练建模,得到了滚动轴承的剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）关于径向载荷、转速、特征量的预测模型,该模型可通过试验补充不断地拓展完善;最后,对实时采集的轴承数据,通过GM（1,1）灰色模型对轴承状态进行动态预测,并结合已建立的预测模型得到轴承的剩余使用寿命。
陈红伟[8]（2015）在《锦屏复杂地质TBM施工与状态监测技术研究》文中研究指明本文依据锦屏二级水电站引水隧洞工程的工程概况,具体分析了其工程地质、水文地质特征以及施工地段地质构造,并根据岩溶、大涌水、高地应力、岩爆等地段的复杂地质灾害的不同特征,采取相应的技术措施,保证了大断面TBM掘进机的顺利施工,本文研究的内容主要包含以下几个方面:针对锦屏二级水电站引水隧洞存有岩溶、大涌水等地质灾害分别采取了TSP和BEAM超前地质预报技术,形成针对高地压力大、岩溶突发性强、衰减慢的大涌水治理施工和技术措施;通过分析高地应力对岩层的破坏机理,运用微震监测技术,判断岩爆的级别和发生的可能性,结合在现场进行的支护新材料、新工艺的试验,研究在不同的地段和部位应该采用的支护形式和掘进参数,配合设备的适应性改造和结构优化,形成TBM掘进过程中针对不同工程地质情况的施工和技术措施;通过现场组建实验室,运用虚拟仪器技术,开发了TBM状态监测与故障诊断系统,以主驱动电机、主轴承和主梁等部件为主要研究对象,测试温度、振动、应变等,以油液监测辅助分析,实现实时数据采集分析处理,从而有效控制TBM设备故障。
张翠娟[9]（2014）在《TBM机械工作原理与故障监测实用技术》文中研究表明机械设备故障监测技术是设备管理现代化的一种重要手段,对保证机械设备安全可靠地运行,发挥其最大的设计能力和经济效益具有重要意义。以TBM大型机械设备为对象,详实介绍了TBM的工作原理和故障监测实用技术手段和方法,可为隧道施工中TBM的应用提供参考。
郝彭彭[10]（2013）在《TBM应用信息管理系统设计》文中进行了进一步梳理我国是隧道掘进机需求大国。尤其是全断面岩石隧道掘进机（Tunnel Boring Machine,简称TBM）,被广泛应用于铁路、公路、水利及地铁等隧道工程的施工。长期以来,我国的进口掘进机占到了95%以上的市场,我国的掘进机与国外掘进机相比,在材料、技术性能、集成设计及信息化施工技术等方面存在较大差距,需加强TBM的系统研发设计及施工水平,以逐步缩小差距。现阶段唯有熟悉并快速掌握TBM的基本原理及应用施工技术,才能最大限度的发挥出它的价值,提高利用率。本论文在前期搜集了大量的TBM相关资料,通过工程现场实际观摩、施工各环节的体验和对大量一手资料的收集、整理,精编汇的基础上,研究分析了目前国内外TBM的研究现状及施工管理中存在的问题,提出了开发TBM应用信息管理系统的思想,并结合其背景及目的意义,阐述了开发此系统实现信息化施工的必要性和可行性。其次阐明了系统的总体设计开发、测试与维护方法、安全性设计等。本系统是利用结构化的开发方法,使用VB软件编程、SQL Server数据库及计算机网络技术,开发的一个基于客户端／服务器架构的网络数据库系统。通过VB客户端界面用户可访问本地或远程的数据库服务器,实现数据交流.和共享,其信息内容包含TBM最初的招标采购、选型、基本原理与构造、工厂监造与调试、运输、组装调试、维修保养、状态监测、故障诊断、施工管理到拆卸保管、整修（施工全过程）等模块,其中TBM机电系统的监测、维修保养及故障诊断模块为本系统的开发重点。通过本系统的VB客户端界面,普通用户可对上述模块数据信息进行浏览、查询、打印等操作,管理员除具有普通用户功能权限外,还可进行删除、修改、添加、导出、报表打印、普通用户信息修改等操作。利用本系统也可将本地文件,如TBM设备图片、视频、文字、相关文献（word、 pdf、ppt、excel等资料）以二进制或文件路径的形式上传至相关模块,然后存储到SQL Server数据库或网络硬盘,并提供下载功能进行查看,也可对存入数据库中的资料或本地文件进行模糊或精确检索及对TBM掘进数据和油液监测数据进行简易的统计分析等。此外,系统还提供了软件的设计说明、帮助信息及在线访问互联网知名的TBM网站（见附录图所示）链接等信息。本系统设计基本满足TBM施工现场实际需求,界面友好美观,信息量大,可有效指导教学和实践,为后续TBM施工或培训提供借鉴。
二、油液污染度检测分析在TBM施工中的应用（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、油液污染度检测分析在TBM施工中的应用（论文提纲范文）
（1）长大隧洞TBM高效掘进施工保障措施探讨（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 风险控制 |
| 2.1 地质风险 |
| 2.2 设备故障停机风险 |
| (1)关键部件监测 |
| (2)关键系统保障 |
| 3 快速施工保障 |
| 3.1 优化掘进参数 |
| 3.2 正常掘进施工中的主导作业 |
| 3.3 工序衔接中的紧凑与灵活 |
| (1)并行作业 |
| (2)穿插维保 |
| 4 持续均衡施工保障 |
| (1)设备老化与工程适应性改造 |
| (2)建立高效掘进施工的优化机制 |
| 5 结束语 |
（3）基于油液分析的工程机械状态检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 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 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本论文的研究内容 |
| 第二章 挖掘机关键部位的油液检测技术研究 |
| 2.1 挖掘机减速器油液离线检测技术 |
| 2.1.1 理化性能分析技术 |
| 2.1.2 直读铁谱技术 |
| 2.1.3 光谱分析技术 |
| 2.2 挖掘机液压系统油液污染度在线检测技术 |
| 2.2.1 油液污染度在线检测传感器的选型及组成 |
| 2.2.2 传感器安装位置的确定 |
| 2.3 挖掘机柴油机润滑油磨粒在线检测技术 |
| 2.3.1 润滑油磨粒在线检测传感器的选型及组成 |
| 2.3.2 传感器安装位置的确定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 挖掘机减速器油液取样分析研究 |
| 3.1 挖掘机减速器的故障类型和检测方案研究 |
| 3.1.1 减速器的故障类型 |
| 3.1.2 减速器检测方案的研究 |
| 3.2 挖掘机减速器油液的取样规程 |
| 3.3 基于虚拟仪器的油液分析管理系统开发 |
| 3.3.1 虚拟仪器 |
| 3.3.2 系统的整体结构设计 |
| 3.3.3 系统程序软件设计 |
| 3.4 挖掘机减速器油液检测数据分析 |
| 3.4.1 直读铁谱数据分析 |
| 3.4.2 理化性能分析 |
| 3.4.3 光谱分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 挖掘机液压系统油液污染度模糊控制研究 |
| 4.1 液压系统污染控制通用模型建立 |
| 4.1.1 污染源分析 |
| 4.1.2 污染侵入点分析 |
| 4.1.3 液压系统污染控制通用模型 |
| 4.1.4 液压系统污染控制方程推导 |
| 4.2 液压系统油液污染度等级评定标准的选择 |
| 4.2.1 挖掘机液压系统采用的污染度等级评定标准 |
| 4.2.2 挖掘机液压系统目标清洁度等级的确定 |
| 4.2.3 颗粒浓度特征值提取和标准值的确定 |
| 4.3 挖掘机液压系统油液污染度模糊控制器的设计 |
| 4.3.1 模糊控制器的基本原理 |
| 4.3.2 模糊控制器的结构选择 |
| 4.3.3 挖掘机液压系统模糊控制器基本规则实现 |
| 4.4 挖掘机液压系统油液污染度模糊控制器的实现 |
| 4.4.1 模糊控制器的软件仿真 |
| 4.4.2 模糊控制仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 挖掘机柴油机油液在线检测与磨损状态评价研究 |
| 5.1 柴油机润滑油在线检测系统功能分析 |
| 5.2 柴油机润滑油在线检测的相关指标 |
| 5.3 柴油机润滑油磨粒在线检测系统设计 |
| 5.3.1 数据采集卡的选用 |
| 5.3.2 硬件通道的设置 |
| 5.3.3 磨损颗粒大小和材质辨别功能仿真 |
| 5.3.4 磨损颗粒计数器功能仿真测试 |
| 5.3.5 软件的系统集成实现 |
| 5.4 基于投影寻踪的柴油机磨损评价方法研究 |
| 5.4.1 投影寻踪主成分分析原理 |
| 5.4.2 投影寻踪等级评价模型建模步骤 |
| 5.4.3 基于投影寻踪的柴油机运行状态评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）长距离隧道TBM关键施工数据动态管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课研究背景与工程意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 工程意义 |
| 1.3 国内外相关工作研究进展 |
| 1.3.1 TBM刀盘系统的研究现状 |
| 1.3.2 关于油液监测的技术趋势 |
| 1.3.3 关于TBM施工数据动态管理 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 TBM关键部件故障与管理目标 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 TBM关键设备的动态管理选定 |
| 2.3 TBM刀盘系统的性能分析 |
| 2.3.1 TBM刀盘性能介绍 |
| 2.3.2 刀盘结构常见故障 |
| 2.3.3 刀盘刀具故障分析 |
| 2.3.4 刀盘系统动态管理目标 |
| 2.4 TBM驱动系统的设备性能分析 |
| 2.4.1 主轴承分类与性能指标 |
| 2.4.2 主轴承故障与影响分析 |
| 2.5 液压驱动系统性能分析 |
| 2.5.1 TBM液压系统介绍 |
| 2.5.2 TBM液压系统常见故障分析 |
| 2.5.3 TBM液压系统动态管理目标 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 TBM关键施工参数动态管理理论分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 复杂地质下TBM刀盘荷载有限元分析 |
| 3.2.1 结构分析参考标准 |
| 3.2.2 刀盘建模 |
| 3.2.3 标准负载 |
| 3.2.4 偏心负载 |
| 3.2.5 脱困负载 |
| 3.2.6 刀具磨损与刀盘扭矩分析 |
| 3.3 主驱动与液压系统状态检测理论 |
| 3.3.1 油液理化性能分析 |
| 3.3.2 铁谱分析技术 |
| 3.3.3 光谱分析技术 |
| 3.3.4 油液污染度 |
| 3.3.5 数据动态管理原则 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 施工数据实例分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 刀盘系统施工数据分析 |
| 4.2.1 基础数据分析 |
| 4.2.2 故障数据分析 |
| 4.2.3 分块数据分析 |
| 4.3 油液监测数据拟合 |
| 4.3.1 主轴承润滑油数据拟合 |
| 4.3.2 液压系统油液数据分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 TBM关键施工数据动态管理系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统整体设计方案 |
| 5.2.1 基本功能 |
| 5.2.2 数据处理要求 |
| 5.3 数据管理系统程序设计 |
| 5.3.1 登陆与功能选择程序 |
| 5.3.2 刀盘系统数据管理模块 |
| 5.3.3 油液监测数据管理模块 |
| 5.4 数据管理系统实现过程实例说明 |
| 5.4.1 油液理化指标数据分析 |
| 5.4.2 油液理化指标数据动态管理建议 |
| 5.4.3 铁谱、光谱数据分析 |
| 5.4.4 油液铁谱、光谱数据动态管理建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）TBM大机群组检测方案及关键技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景与选题意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 选题意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 第二章 TBM大机群组检测总体方案设计 |
| 2.1 TBM重点监测部位的检测方案 |
| 2.1.1 TBM主轴承的检测方案 |
| 2.1.2 TBM变速箱的检测方案 |
| 2.1.3 TBM液压系统的检测方案 |
| 2.2 TBM大机群组油液分析检测站的建立 |
| 2.2.1 油液分析检测站的选址规划 |
| 2.2.2 油样采集与处理 |
| 2.3 TBM振动检测技术 |
| 2.4 TBM大机群组设备的检测管理制度 |
| 2.4.1 制定科学管理的主要规章制度 |
| 2.4.2 管理组织结构与人员的配备 |
| 第三章 TBM油液分析技术及设备配置方案 |
| 3.1 油液分析项目内容 |
| 3.1.1 油液理化性能检测技术 |
| 3.1.2 油液污染度检测技术 |
| 3.1.3 铁谱分析技术 |
| 3.1.4 光谱分析技术 |
| 3.2 主要实验仪器 |
| 3.2.1 仪器配置的三阶段法 |
| 3.2.2 检测仪器供应商的选择 |
| 第四章 TBM大机群组油液分析管理系统与远程控制 |
| 4.1 系统整体结构设计 |
| 4.2 系统程序软件设计 |
| 4.2.1 登录与系统主界面程序 |
| 4.2.2 仪器介绍界面程序设计 |
| 4.2.3 油样数据管理程序设计 |
| 4.2.4 油样查看程序设计 |
| 4.2.5 数据分析程序设计 |
| 4.2.6 采样管理程序设计 |
| 4.3 远程控制 |
| 第五章 数据处理与案例分析 |
| 5.1 白石湖项目机群组检测站理化指标数据分析 |
| 5.1.1 重庆康明斯 15W-40 润滑油运动粘度分析 |
| 5.1.2 举升机械杂质增多典型案例分析 |
| 5.1.3 后桥差速器(终传动) 机械杂质增多典型案例分析 |
| 5.1.4 白石湖煤矿项目工程机械机群组检测站取得成效 |
| 5.2 辽西北项目TBM电机振动分析 |
| 5.3 辽西北项目TBM油液光谱分析 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）TBM设备管理优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 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 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本论文研究的主要内容 |
| 第二章 TBM设备管理内容及设备性能分析 |
| 2.1 TBM设备管理内容的确定 |
| 2.1.1 TBM设备分类 |
| 2.1.2 TBM设备管理方法 |
| 2.2 TBM主要设备性能分析 |
| 2.2.1 主轴承的性能分析 |
| 2.2.2 刀具的性能分析 |
| 2.2.3 液压驱动系统性能分析 |
| 第三章 TBM设备管理优化方案与内容 |
| 3.1 TBM刀具管理 |
| 3.1.1 TBM刀具管理优化的意义 |
| 3.1.2 刀具管理优化总体方案 |
| 3.1.3 TBM刀具管理优化的内容 |
| 3.1.4 TBM刀具磨损分析 |
| 3.1.5 TBM刀具管理优化原则 |
| 3.2 TBM主轴承与液压系统管理 |
| 3.2.1 TBM主轴承与液压系统管理优化总体方案 |
| 3.2.2 油液检测方法 |
| 3.2.3 TBM主轴承和液压系统管理优化原则 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 TBM设备管理数据分析 |
| 4.1 TBM刀具数据分析 |
| 4.1.1 刀具正常磨损分析 |
| 4.1.2 刀具故障类型分析 |
| 4.1.3 不同刀位刀具磨损分析 |
| 4.2 TBM油液数据分析 |
| 4.2.1 主轴承润滑油数据分析 |
| 4.2.2 液压油数据分析 |
| 第五章 TBM设备管理系统 |
| 5.1 TBM设备管理系统设计 |
| 5.1.1 LabVIEW简介 |
| 5.1.2 LabVIEW优势 |
| 5.1.3 设备管理系统总体设计 |
| 5.2 设备管理系统 |
| 5.2.1 总界面设计 |
| 5.2.2 刀具管理设计 |
| 5.2.3 油液管理设计 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（7）航空发动机滚动轴承故障诊断与预测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 关于滚动轴承故障诊断 |
| 1.2.2 关于滚动轴承状态评估 |
| 1.2.3 关于滚动轴承剩余寿命预测 |
| 1.3 现状分析总结 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及安排 |
| 第二章 典型航空发动机滚动轴承失效模式及试验验证 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 滚动轴承失效基本模式 |
| 2.3 航空发动机滚动轴承故障案例 |
| 2.3.1 航空发动机主轴轴承失效故障 |
| 2.3.2 航空发动机附件机匣轴承失效故障 |
| 2.4 航空发动机滚动轴承典型故障失效机理分析 |
| 2.4.1 航空发动机 Р2У 轴承失效机理分析 |
| 2.4.2 航空发动机附件机匣O5轴承失效机理分析 |
| 2.4.3 小结 |
| 2.5 航空轴承加速失效试验平台 |
| 2.5.1 试验平台 |
| 2.5.2 试验数据的采集与处理 |
| 2.6 航空发动机滚动轴承失效模式验证 |
| 2.6.1 轴承加速失效试验方法 |
| 2.6.2 轴承加速失效试验方案 |
| 2.6.3 验证结果 |
| 2.7 航空发动机滚动轴承疲劳失效过程中的征兆信息分析 |
| 2.7.1 现有航空发动机轴承故障监控方法 |
| 2.7.2 航空发动机轴承疲劳剥落失效过程其他征兆信息 |
| 2.8 小结 |
| 第三章 航空发动机滚动轴承离线油液磨粒检测及故障诊断技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 油液运动磨粒检测原理及步骤 |
| 3.2.1 常见油液监测技术的不足 |
| 3.2.2 检测原理及步骤 |
| 3.2.3 多功能油液磨粒智能检测与诊断系统的实现 |
| 3.3 图像采集 |
| 3.4 运动磨粒检测关键技术研究 |
| 3.4.1 基于遗传算法的摄像机参数自动优化 |
| 3.4.2 基于最大熵的图像阈值分割 |
| 3.4.3 运动磨粒特征参数提取及优化 |
| 3.4.4 运动磨粒样本数据挖掘及规则提取 |
| 3.5 航空轴承加速失效试验平台试验验证 |
| 3.6 基于油液运动磨粒检测的航空发动机磨损故障诊断方法 |
| 3.6.1 故障诊断界限值制定流程 |
| 3.6.2 监测参数的确定 |
| 3.6.3 磨粒故障诊断界限值制定方法 |
| 3.6.4 故障诊断步骤 |
| 3.7 实际航空发动机磨损监控验证 |
| 3.7.1 典型故障一：某航空发动机滚动轴承疲劳剥落 |
| 3.7.2 典型故障二：某航空发动机主轴承抱轴 |
| 3.7.3 典型故障三：某航空发动机齿轮衬套磨损 |
| 3.7.4 典型故障四：某航空发动机游星齿轮固定螺钉脱落 |
| 3.8 小结 |
| 第四章 航空发动机滚动轴承在线油液磨屑检测及故障预测技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 油液磨屑在线监测传感器理论分析 |
| 4.2.1 传感器基本工作原理 |
| 4.2.2 传感器磁场特性分析 |
| 4.2.3 交变磁场中运动颗粒磁通变化率分析 |
| 4.2.4 铁磁性颗粒检测原理 |
| 4.2.5 非铁磁性颗粒检测原理 |
| 4.3 油液磨屑在线监测新系统开发 |
| 4.3.1 总体设计 |
| 4.3.2 硬件组成 |
| 4.3.3 软件功能 |
| 4.4 磨屑识别策略分析及试验验证 |
| 4.4.1 颗粒原始信号处理 |
| 4.4.2 颗粒信号特征及识别算法 |
| 4.4.3 颗粒波形参数及计算方法 |
| 4.4.4 试验验证 |
| 4.5 油液磨屑在线监测传感器降噪方法研究 |
| 4.5.1 信号的噪声特征 |
| 4.5.2 改进中值滤波算法 |
| 4.5.3 降噪结果验证 |
| 4.6 基于油液磨屑在线监测的航空轴承疲劳加速失效试验及数据处理 |
| 4.6.1 概述 |
| 4.6.2 航空轴承疲劳加速失效试验 |
| 4.6.3 在线监测数据特征提取 |
| 4.6.4 有效试验数据筛选 |
| 4.7 基于SVR的航空轴承剩余寿命模型 |
| 4.7.1 支持向量机的回归模型 |
| 4.7.2 试验原始数据分析 |
| 4.7.3 航空轴承剩余寿命模型训练与测试 |
| 4.8 航空发动机滚动轴承剩余寿命预测 |
| 4.8.1 灰色模型GM（1, 1）的预测原理 |
| 4.8.2 灰色系统的建模 |
| 4.8.3 航空轴承寿命预测实例 |
| 4.9 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.1.1 研究的主要内容 |
| 5.1.2 论文的创新工作 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）锦屏复杂地质TBM施工与状态监测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和背景 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 TBM复杂地质洞段施工研究 |
| 1.2.2 TBM状态监测技术研究 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 第二章 引水隧洞工程概况 |
| 2.1 工程设计概况 |
| 2.2 工程地质特征 |
| 2.2.1 岩层及围岩分类 |
| 2.2.2 高地应力 |
| 2.3 水文地质特征 |
| 2.3.1 岩溶 |
| 2.3.2 涌水 |
| 2.4 地质构造 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 岩溶、涌水洞段TBM施工技术 |
| 3.1 施工前岩溶、涌水分析 |
| 3.2 岩溶、涌水制约施工因素 |
| 3.3 岩溶、涌水洞段施工方案 |
| 3.3.1 总体施工方案 |
| 3.3.2 地下水处理原则与封堵措施 |
| 3.4 超前地质预报技术 |
| 3.4.1 TSP超前预报系统 |
| 3.4.2 BEAM超前预报系统 |
| 3.5 岩溶、涌水处理技术 |
| 3.5.1 岩溶处理 |
| 3.5.2 涌水处理 |
| 3.5.3 大涌水封堵 |
| 3.6 堵水灌浆施工工艺 |
| 3.6.1 水泥灌浆或双液灌浆 |
| 3.6.2 化学灌浆 |
| 3.6.3 模袋灌浆 |
| 3.7 涌水洞段施工安全防护措施 |
| 3.8 小结 |
| 第四章 高地应力、岩爆TBM施工技术 |
| 4.1 施工前高地应力、岩爆分析 |
| 4.1.1 高地应力、岩爆分布特征 |
| 4.1.2 岩层的破坏形式及规律 |
| 4.1.3 高地应力、岩爆制约施工因素 |
| 4.2 高地应力、岩爆施工方案 |
| 4.2.1 总体施工方案 |
| 4.2.2 高地应力区施工原则与措施 |
| 4.3 微震监测技术 |
| 4.3.1 微震监测原理 |
| 4.3.2 设备布置方案 |
| 4.3.3 微震监测分析 |
| 4.4 设备适应性改造 |
| 4.4.1 撑靴 |
| 4.4.2 护盾 |
| 4.4.3 钢筋排系统 |
| 4.5 围岩支护 |
| 4.5.1 支护材料试验 |
| 4.5.2 支护形式选择 |
| 4.6 坍塌、岩爆类安全防护措施 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 TBM施工状态监测技术 |
| 5.1 大断面TBM状态监测方案 |
| 5.1.1 主轴承监测方案 |
| 5.1.2 变速箱监测方案 |
| 5.1.3 主电机监测方案 |
| 5.1.4 液压系统监测方案 |
| 5.1.5 其它系统监测方案 |
| 5.2 TBM测试诊断系统与油液分析技术 |
| 5.2.1 虚拟仪器与传统仪器 |
| 5.2.2 TBM测试诊断系统 |
| 5.2.3 油液分析技术 |
| 5.3 油液分析试验仪器 |
| 5.3.1 石油产品水分试验仪 |
| 5.3.2 石油产品运动粘度试验仪 |
| 5.3.3 油液质量检测仪 |
| 5.3.4 污染度测试仪 |
| 5.3.5 油液金属分析仪 |
| 5.4 测试试验 |
| 5.4.1 测试依据 |
| 5.4.2 测点布置 |
| 5.4.3 测试数据 |
| 5.4.4 数据分析 |
| 5.4.5 测试结论 |
| 5.5 油液试验 |
| 5.5.1 主轴承检测 |
| 5.5.2 变速箱检测 |
| 5.5.3 液压设备检测 |
| 5.5.4 油样分析 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）TBM机械工作原理与故障监测实用技术（论文提纲范文）
| 1 TBM机械工作原理 |
| 2故障监测实用技术 |
| 2.1 油液分析 |
| 2.2 红外温度检测 |
| 2.3 振动监测 |
| 3 结束语 |
（10）TBM应用信息管理系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外发展状况 |
| 1.2.1 国内发展状况 |
| 1.2.2 国外发展状况 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 TBM应用信息管理系统研究内容 |
| 2.1 TBM概述 |
| 2.1.1 TBM的类型及工作原理 |
| 2.1.2 TBM总体构造及工作原理 |
| 2.1.3 TBM厂家及相关产品技术整理规范 |
| 2.2 TBM进场前相关知识整理规范 |
| 2.2.1 TBM选型 |
| 2.2.2 TBM招标采购 |
| 2.2.3 TBM监造与工厂验收 |
| 2.2.4 TBM大件运输 |
| 2.2.5 TBM组装调试 |
| 2.3 TBM维修保养相关知识整理规范 |
| 2.3.1 油液监测 |
| 2.3.2 主轴承监测 |
| 2.3.3 主轴承密封监测 |
| 2.3.4 液压系统(含润滑系统)监测 |
| 2.3.5 齿轮箱监测 |
| 2.3.6 主电机监测 |
| 2.3.7 其它监测 |
| 2.3.8 基于虚拟仪器的TBM状态监测与故障诊断 |
| 2.3.9 刀盘维护 |
| 2.3.10 主轴承维护 |
| 2.3.11 液压与润滑系统维护 |
| 2.3.12 电气系统维护 |
| 2.3.13 皮带机维护 |
| 2.3.14 刀具的更换与维护 |
| 2.3.15 TBM典型维修工艺 |
| 2.4 TBM施工相关知识整理规范 |
| 2.4.1 TBM掘进作业 |
| 2.4.2 TBM施工组织管理 |
| 2.4.3 TBM围岩支护及脱困施工 |
| 2.5 TBM拆卸与保管知识整理规范 |
| 2.6 TBM设备文档知识整理规范 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 应用信息管理系统开发 |
| 3.1 应用信息管理系统概述 |
| 3.1.1 应用信息管理系统分类 |
| 3.1.2 应用信息管理系统的特点 |
| 3.2 应用信息管理系统的结构 |
| 3.2.1 应用信息管理系统的总体结构 |
| 3.2.2 应用信息管理系统的层次结构 |
| 3.2.3 应用信息管理系统的物理结构 |
| 3.3 应用信息管理系统开发技术 |
| 3.3.1 应用信息管理系统开发概述 |
| 3.3.2 应用信息管理系统的开发途径 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统的总体设计与实施 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.2 系统可行性分析 |
| 4.2.1 VB6.0开发信息管理系统 |
| 4.2.2 SQL Server 2008数据库信息管理系统 |
| 4.3 系统总体设计 |
| 4.3.1 系统规划 |
| 4.3.2 系统功能结构图 |
| 4.3.3 系统流程图 |
| 4.3.4 开发及运行环境 |
| 4.3.5 系统数据库设计 |
| 4.3.6 系统主要窗体模块设计及功能介绍 |
| 4.4 系统测试与维护 |
| 4.5 系统安全性设计 |
| 4.6 系统主程序 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统设计所采用的关键技术 |
| 5.1 VB访问远程SQL Server 2008数据库服务器技术 |
| 5.1.1 远程数据对象RDO访问远程SQL Server数据库 |
| 5.1.2 远程数据控件RDC访问远程SQL Server数据库 |
| 5.1.3 ADO数据控件访问远程SQL Server数据库 |
| 5.2 利用VB6.0的OLE控件存储显示数据库中大对象数据技术 |
| 5.3 利用VB调用MATLAB程序进行数据分析初步 |
| 5.4 基于C/S架构的VB网络通讯控制 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
四、油液污染度检测分析在TBM施工中的应用（论文参考文献）
- [1]长大隧洞TBM高效掘进施工保障措施探讨[J]. 苑进才. 铁道建筑技术, 2020(08)
- [2]浅谈TBM的养护与管理[A]. 刘月. 辽宁省水利学会2020年度“水与水技术”专题文集, 2020
- [3]基于油液分析的工程机械状态检测技术研究[D]. 杨仕通. 石家庄铁道大学, 2018(03)
- [4]长距离隧道TBM关键施工数据动态管理研究[D]. 丁洪波. 大连理工大学, 2017(11)
- [5]TBM大机群组检测方案及关键技术的研究[D]. 宋晓晓. 石家庄铁道大学, 2016(02)
- [6]TBM设备管理优化[D]. 王宇. 石家庄铁道大学, 2016(02)
- [7]航空发动机滚动轴承故障诊断与预测关键技术研究[D]. 王洪伟. 南京航空航天大学, 2015(12)
- [8]锦屏复杂地质TBM施工与状态监测技术研究[D]. 陈红伟. 石家庄铁道大学, 2015(04)
- [9]TBM机械工作原理与故障监测实用技术[J]. 张翠娟. 科技创新与应用, 2014(01)
- [10]TBM应用信息管理系统设计[D]. 郝彭彭. 石家庄铁道大学, 2013(S2)