| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·设备故障诊断的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外设备故障诊断技术的研究现状和发展方向 | 第8-10页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9页 |
| ·设备故障诊断发展方向 | 第9-10页 |
| ·课题背景、意义及主要内容 | 第10-11页 |
| ·课题来源及背景 | 第10-11页 |
| ·本文研究的意义 | 第11页 |
| ·论文的主要内容 | 第11-13页 |
| 2 煤气鼓风机典型故障分析 | 第13-23页 |
| ·基本情况介绍 | 第13-14页 |
| ·煤气鼓风机转子常见故障分析 | 第14-17页 |
| ·转子不平衡 | 第14-15页 |
| ·转子不对中 | 第15-16页 |
| ·转子碰摩故障 | 第16-17页 |
| ·转子弯曲故障 | 第17页 |
| ·煤气鼓风机轴承的故障分析 | 第17-23页 |
| ·滑动轴承的故障机理 | 第17-18页 |
| ·滚动轴承的故障 | 第18-20页 |
| ·液力耦合器故障 | 第20-23页 |
| 3 模糊聚类算法研究 | 第23-29页 |
| ·经典模糊理论 | 第23页 |
| ·模糊关系 | 第23页 |
| ·模糊聚类分析 | 第23-26页 |
| ·数据集的c 划分 | 第25页 |
| ·聚类目标函数 | 第25-26页 |
| ·模糊C 均值聚类算法(FCM) | 第26-28页 |
| ·特征加权模糊聚类 | 第27页 |
| ·聚类有效性指标 | 第27-28页 |
| ·FCM 缺陷和不足 | 第28-29页 |
| 4 基于粒子群优化模糊聚类的故障诊断算法研究 | 第29-39页 |
| ·粒子群优化算法 | 第29-30页 |
| ·算法原理 | 第29-30页 |
| ·PSO 算法流程 | 第30页 |
| ·基于PSO 的加权模糊聚类算法(PSO-WFCM) | 第30-31页 |
| ·算法原理 | 第30-31页 |
| ·算法流程 | 第31页 |
| ·算法试验 | 第31-33页 |
| ·PSO-WFCM 在故障诊断中的应用 | 第33-39页 |
| ·特征提取 | 第33-34页 |
| ·故障样本聚类 | 第34页 |
| ·故障诊断实例 | 第34-39页 |
| 5 基于PSO-WFCM 的煤气鼓风机故障诊断系统研究 | 第39-49页 |
| ·开发环境 | 第39页 |
| ·系统结构 | 第39-41页 |
| ·现场安装布置简图 | 第41-44页 |
| ·系统软件主要功能模块 | 第44-49页 |
| ·软件总体介绍 | 第44页 |
| ·数据采集模块 | 第44-45页 |
| ·PSO-WFCM 诊断算法实现 | 第45-46页 |
| ·PSO 故障数据库及PSO 设置 | 第46-49页 |
| 6 结论与展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 附录 1 | 第53-54页 |
| 附录 2 | 第54-56页 |