矿用钢丝绳缺陷识别的金属磁记忆检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·课题的研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题的研究意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·钢丝绳检测技术 | 第12-14页 |
| ·金属磁记忆检测技术 | 第14-15页 |
| ·金属磁记忆检测研究现状 | 第15-16页 |
| ·目前钢丝绳检测存在的问题 | 第16-17页 |
| ·本论文研究内容与章节安排 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 钢丝绳金属磁记忆信号 | 第19-27页 |
| ·金属磁记忆机理 | 第19-20页 |
| ·磁偶极子研究模型 | 第20-25页 |
| ·损伤区位错分布 | 第20-21页 |
| ·磁偶极子磁场分布 | 第21-23页 |
| ·局部损伤金属磁记忆信号特征 | 第23-24页 |
| ·断丝区磁场理论分布 | 第24-25页 |
| ·钢丝绳损伤区识别方法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 钢丝绳金属磁记忆信号去噪 | 第27-39页 |
| ·小波降噪 | 第27-30页 |
| ·小波变换 | 第27-28页 |
| ·小波分解多分辨率分析 | 第28-29页 |
| ·金属磁记忆信号小波降噪 | 第29-30页 |
| ·集合经验模态分解降噪 | 第30-37页 |
| ·经验模态分解 | 第30-31页 |
| ·集合经验模态分解 | 第31-34页 |
| ·信号EEMD降噪 | 第34-37页 |
| ·降噪结果对比 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 钢丝绳检测装置设计 | 第39-53页 |
| ·测量装置设计 | 第39-40页 |
| ·测量部分电路设计 | 第40-51页 |
| ·传感器节点框图 | 第40-41页 |
| ·传感器电路设计 | 第41-50页 |
| ·电路板实物 | 第50-51页 |
| ·阵列传感器分析 | 第51-52页 |
| ·差分方式 | 第51-52页 |
| ·盲区测试 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 检测软件设计 | 第53-67页 |
| ·图形用户界面 | 第53-54页 |
| ·PC开发平台 | 第54-56页 |
| ·嵌入式操作系统 | 第54-55页 |
| ·常用Linux指令和应用程序 | 第55页 |
| ·关于一些配置 | 第55-56页 |
| ·Qt程序开发 | 第56-66页 |
| ·Qt简介 | 第56-58页 |
| ·选择的开发包 | 第58-60页 |
| ·程序编写 | 第60-65页 |
| ·下位机程序移植步骤 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 钢丝绳断丝数识别 | 第67-83页 |
| ·涉及算法概述 | 第67-73页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第67-68页 |
| ·粒子群优化算法的基本原理 | 第68-70页 |
| ·网格搜索算法的基本原理 | 第70页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第70-73页 |
| ·LibSVM | 第73-75页 |
| ·LibSVM简介 | 第73页 |
| ·LibSVM的使用 | 第73-75页 |
| ·钢丝绳断丝数识别 | 第75-82页 |
| ·LibSVM特征选取 | 第75-77页 |
| ·断丝数分类 | 第77-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第七章 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·总结 | 第83-84页 |
| ·展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 附录 | 第91-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第95页 |
