多免疫检测器集成的工业机组智能故障诊断系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| CONTENTS | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 研究方法和创新 | 第17-18页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第17页 |
| 1.4.2 本论文的创新点 | 第17-18页 |
| 1.5 实验方案 | 第18页 |
| 1.6 论文的安排 | 第18-19页 |
| 第二章 工业机组故障诊断技术 | 第19-33页 |
| 2.1 传统故障诊断技术 | 第19-20页 |
| 2.2 振动诊断 | 第20-23页 |
| 2.2.1 测振传感器 | 第20-21页 |
| 2.2.2 振动信号的采集 | 第21页 |
| 2.2.3 信号采样长度、时间间隔和频率的关系 | 第21-22页 |
| 2.2.4 振动信号的分析处理 | 第22-23页 |
| 2.3 智能故障诊断技术 | 第23-28页 |
| 2.3.1 单一智能故障诊断技术 | 第23-26页 |
| 2.3.2 混合智能故障诊断技术 | 第26-28页 |
| 2.4 机组典型故障 | 第28-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于人工免疫系统的故障诊断原理 | 第33-39页 |
| 3.1 人工免疫系统 | 第33-34页 |
| 3.2 经典阴性选择算法 | 第34-35页 |
| 3.3 Forrest改进的阴性选择算法 | 第35-36页 |
| 3.4 新改进的阴性选择算法 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 遗传编程提取故障特征 | 第39-61页 |
| 4.1 无量纲指标和有量纲指标 | 第39-45页 |
| 4.1.1 有量纲指标 | 第41-43页 |
| 4.1.2 无量纲指标 | 第43-45页 |
| 4.2 遗传编程 | 第45-49页 |
| 4.2.1 个体的表示方法 | 第47页 |
| 4.2.2 预备工作 | 第47页 |
| 4.2.3 遗传操作 | 第47-49页 |
| 4.3 实验条件和基础 | 第49-54页 |
| 4.3.1 实验装置简介 | 第49-51页 |
| 4.3.2 振动数据采集系统 | 第51-54页 |
| 4.4 遗传编程构造故障特征的具体实现 | 第54-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 多免疫检测器集成的机组智能故障诊断系统 | 第61-71页 |
| 5.1 无量纲免疫检测器 | 第61-64页 |
| 5.2 集成诊断 | 第64-65页 |
| 5.3 多免疫检测器集成的机组故障诊断仿真 | 第65-67页 |
| 5.4 智能故障诊断系统的工业应用 | 第67-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
