基于神经网络的高压氨泵故障诊断系统研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·本课题研究的目的 | 第6-7页 |
| ·传统的维修制度 | 第7-8页 |
| ·国内外在泵故障诊断领域的研究概况 | 第8-9页 |
| ·本课题研究的内容 | 第9-10页 |
| 第二章 智能故障诊断概述 | 第10-14页 |
| ·故障诊断的概念 | 第10-11页 |
| ·故障诊断系统的一般结构 | 第11页 |
| ·故障诊断的特点 | 第11-12页 |
| ·智能故障诊断的方法 | 第12-14页 |
| 第三章 专家系统 | 第14-18页 |
| ·专家系统的概念和特点 | 第14-15页 |
| ·专家系统的基本组成 | 第15-18页 |
| 第四章 神经网络 | 第18-36页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第18-20页 |
| ·人工神经网络的结构特点 | 第20-31页 |
| ·神经网络的基本组成 | 第21页 |
| ·神经网络典型模型 | 第21-25页 |
| ·神经网络故障诊断系统的知识推理方法 | 第25-30页 |
| ·人工神经网络的诊断原理 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络 | 第31-35页 |
| ·BP神经网络的基本原理及算法 | 第31-32页 |
| ·故障诊断中的神经网络结构 | 第32-33页 |
| ·神经网络故障诊断的基本分类 | 第33-35页 |
| ·竞争网络 | 第35-36页 |
| 第五章 基于振动信号分析的高压氨泵的故障诊断 | 第36-47页 |
| ·诊断信号来源 | 第36-37页 |
| ·实验条件 | 第36-37页 |
| ·高压氨泵的故障分类 | 第37-41页 |
| ·故障的监测系统的可用率及可靠性 | 第41-47页 |
| ·故障监测系统可靠性 | 第41-45页 |
| ·建立可靠的状态监测系统 | 第45页 |
| ·状态监测系统的可用率 | 第45-47页 |
| 第六章 高压氨泵的故障诊断专家系统 | 第47-62页 |
| ·神经网络专家系统 | 第47-49页 |
| ·高压氨泵故障诊断专家系统的组建 | 第49-62页 |
| ·高压氨泵故障诊断专家系统的构建 | 第49-50页 |
| ·高压氨泵的故障机理和诊断 | 第50-52页 |
| ·神经网络的设计 | 第52-62页 |
| 第七章 总结和展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
