| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·国内外机械设备故障诊断的发展 | 第12-14页 |
| ·国外机械设备故障诊断的发展 | 第12-13页 |
| ·国内机械设备故障诊断的发展 | 第13-14页 |
| ·在线故障诊断概述 | 第14-16页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 2 振动筛的结构及动力学分析 | 第17-23页 |
| ·振动筛的组成 | 第17-19页 |
| ·振动筛的工作原理 | 第19页 |
| ·振动筛模态分析 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 振动筛在线故障诊断系统的设计方案 | 第23-30页 |
| ·设计要求 | 第23-27页 |
| ·异常振动监测 | 第23-24页 |
| ·弹簧一致性监测 | 第24页 |
| ·激振器轴承状态监测 | 第24-25页 |
| ·异常状态自适应报警技术 | 第25-26页 |
| ·筛箱裂纹的无损探伤技术 | 第26-27页 |
| ·系统功能要求 | 第27页 |
| ·系统组成 | 第27-29页 |
| ·硬件系统组成 | 第27-28页 |
| ·软件系统组成 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 振动筛在线监测及故障诊断系统的实现 | 第30-52页 |
| ·振动信号测试 | 第30-36页 |
| ·振动信号的采集过程 | 第30页 |
| ·振动测量传感器选择及安装 | 第30-32页 |
| ·数据采集 | 第32-33页 |
| ·振动信号处理 | 第33-36页 |
| ·振动信号的分析 | 第36-41页 |
| ·信号特征的时域提取方法 | 第37-38页 |
| ·振动信号的频域分析 | 第38-41页 |
| ·振动筛振动参变量转换的研究 | 第41-46页 |
| ·基于最小二乘法的积分后速度波形基线修正 | 第42-44页 |
| ·基于零相位滤波的积分后位移波形基线修正 | 第44-45页 |
| ·位移的合成 | 第45-46页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·在线故障诊断 | 第46-48页 |
| ·远程监测 | 第48-51页 |
| ·远程测控的网络配置 | 第49页 |
| ·配置 Web 发布工具 HTML 文件 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 基于遗传算法优化 BP 神经网络的故障预测模型 | 第52-62页 |
| ·BP 神经网络和遗传算法的基本原理 | 第52-53页 |
| ·MATLAB 简介 | 第53-54页 |
| ·使用 MATLAB 软件创建故障预测系统界面 | 第54-56页 |
| ·数据读取 | 第55页 |
| ·数据归一化处理 | 第55页 |
| ·构建 BP 神经网络和仿真测试 | 第55-56页 |
| ·应用测试 | 第56页 |
| ·显示故障类型 | 第56页 |
| ·遗传算法优化 BP 神经网络的实现 | 第56-58页 |
| ·预测模型的测试与验证 | 第58-61页 |
| ·确定网络结构 | 第58-60页 |
| ·确定网络训练参数 | 第60页 |
| ·创建网络 | 第60-61页 |
| ·在线测试 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 现场调试 | 第62-66页 |
| ·数据采集功能 | 第62页 |
| ·监测诊断功能 | 第62页 |
| ·自学习功能 | 第62-63页 |
| ·故障库维护功能 | 第63页 |
| ·离线分析功能 | 第63-64页 |
| ·报表输出功能 | 第64页 |
| ·筛箱裂纹的无损探伤技术 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 7 结论与展望 | 第66-70页 |
| ·结论 | 第66-68页 |
| ·创新点 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |