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矿井主排水装置状态监测及故障诊断技术开发

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究的背景和意义第10-11页
    1.2 故障诊断技术国内外发展概况第11-14页
        1.2.1 国外设备故障诊断技术发展概况第12-13页
        1.2.2 国内设备故障诊断技术发展概况第13-14页
    1.3 本文研究目标及研究内容第14-16页
第二章 矿井主排水装置故障机理分析及故障特征量研究第16-26页
    2.1 矿井主排水装置常见故障及机理分析第16-21页
        2.1.1 水泵轴承故障第16页
        2.1.2 转子不平衡第16-17页
        2.1.3 转子不对中第17-18页
        2.1.4 基础松动第18页
        2.1.5 叶轮与转轴之间配合不当第18页
        2.1.6 水泵过热第18页
        2.1.7 水泵不出水第18-19页
        2.1.8 水泵汽蚀第19页
        2.1.9 排水管道漏水第19-21页
        2.1.10 电磁阀故障第21页
    2.2 矿井主排水装置敏感参数及特征参量第21-22页
    2.3 矿井主排水装置状态监测及故障诊断系统方案第22-25页
        2.3.1 研究对象第22-23页
        2.3.2 总体结构第23-24页
        2.3.3 上位机软件结构第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 矿井主排水装置状态监测及故障诊断系统硬件结构第26-34页
    3.1 信号采集系统硬件结构第26-27页
    3.2 PLC模块第27-29页
    3.3 信号采集传感器第29-32页
        3.3.1 振动传感器第29页
        3.3.2 温度传感器第29-30页
        3.3.3 液位传感器第30-31页
        3.3.4 流量传感器第31页
        3.3.5 压力传感器第31-32页
    3.4 本章小结第32-34页
第四章 矿井主排水装置故障诊断方法的研究第34-46页
    4.1 时域分析第34-35页
    4.2 频域分析第35-40页
        4.2.1 傅里叶变换第35-36页
        4.2.2 功率谱密度第36页
        4.2.3 倒频谱分析第36页
        4.2.4 包络谱分析第36-37页
        4.2.5 小波分析第37-40页
    4.3 人工神经网络第40-44页
        4.3.1 人工神经网络的典型模型第40-41页
        4.3.2 BP网络第41-42页
        4.3.3 BP神经网络训练的具体步骤第42-44页
    4.4 本章小结第44-46页
第五章 矿井主排水装置状态监测及故障诊断软件系统设计第46-74页
    5.1 LabVIEW的基本概念第46-49页
        5.1.1 LabVIEW的基本构成第46-48页
        5.1.2 LabVIEW的特点第48-49页
    5.2 系统软件整体设计第49页
        5.2.1 软件功能第49页
        5.2.2 软件结构第49页
    5.3 数据采集模块第49-51页
    5.4 数据处理模块第51-56页
    5.5 频谱分析模块第56-60页
    5.6 数据存储、查询模块第60-67页
        5.6.1 SQL Sever数据库与LabVIEW连接第60-63页
        5.6.2 数据表的创建第63-65页
        5.6.3 数据存储第65-66页
        5.6.4 数据查询第66-67页
    5.7 故障诊断模块第67-70页
        5.7.1 特征值的计算第67-69页
        5.7.2 BP神经网络程序第69-70页
    5.8 人机界面模块第70-72页
    5.9 本章小结第72-74页
第六章 实验与调试第74-86页
    6.1 状态参量采集及处理程序的调试第75-79页
    6.2 故障分析第79-81页
    6.3 电机轴承故障实验第81-85页
    6.4 本章小结第85-86页
第七章 研究结论及展望第86-88页
    7.1 研究结论第86页
    7.2 工作展望第86-88页
参考文献第88-94页
致谢第94-96页
作者在攻读硕士学位期间的研究成果第96页

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