转台故障诊断系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·转台故障诊断研究的目的和意义 | 第8页 |
| ·故障诊断概述 | 第8-12页 |
| ·故障诊断技术发展现状概况及历史回顾 | 第9-11页 |
| ·系统故障诊断方法的分类 | 第11-12页 |
| ·国内外转台的故障诊断技术发展分析 | 第12-13页 |
| ·本文主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 转台的故障分析 | 第15-26页 |
| ·转台的主要故障 | 第15-18页 |
| ·软件故障 | 第15-16页 |
| ·测角系统故障 | 第16-17页 |
| ·通讯系统故障 | 第17页 |
| ·控制器故障 | 第17-18页 |
| ·执行器故障 | 第18页 |
| ·转台故障的原因分析 | 第18-20页 |
| ·转台系统故障决策表的建立 | 第20-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 故障诊断中的信号处理 | 第26-51页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第26-29页 |
| ·小波分析的形成与发展 | 第26-27页 |
| ·连续小波变换 | 第27-28页 |
| ·离散小波变换 | 第28页 |
| ·Morlet 小波 | 第28-29页 |
| ·小波变换奇异性检测 | 第29-37页 |
| ·Lipschitz 指数 | 第29-30页 |
| ·小波变换与信号的李氏指数 | 第30-31页 |
| ·仿真实验与结果 | 第31-37页 |
| ·小波去噪 | 第37-45页 |
| ·小波去噪的原理 | 第38-39页 |
| ·小波去噪的步骤和方法 | 第39-40页 |
| ·小波阈值的选取 | 第40-42页 |
| ·仿真实验与结果 | 第42-45页 |
| ·FIR 消除工频干扰 | 第45-50页 |
| ·切比雪夫最佳一致逼近原理 | 第46页 |
| ·利用切比雪夫逼近理论设计FIR 数字滤波器 | 第46-48页 |
| ·利用切比雪夫逼近法设计滤波器的迭代算法和步骤 | 第48-49页 |
| ·陷波器设计实例 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于模糊神经网络的故障诊断系统设计 | 第51-65页 |
| ·基于Takagi-Sugeno 型模糊神经网络 | 第51-57页 |
| ·模糊系统的Takagi-Sugeno 模型 | 第51-52页 |
| ·网络结构 | 第52-54页 |
| ·学习算法 | 第54-57页 |
| ·转台智能故障诊断的设计与实现 | 第57-61页 |
| ·训练数据的选取 | 第58-59页 |
| ·改进的减聚类方法约简诊断规则 | 第59-61页 |
| ·仿真实验与结果 | 第61-64页 |
| ·利用抗噪声训练法训练网络 | 第61-62页 |
| ·利用含噪声的信号检验输出误差 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
