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汽轮机运行监测与健康管理系统的开发研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-20页
    1.1 课题的研究背景及现实意义第11-13页
    1.2 国内外汽轮机运行监测与健康管理技术的研究现状第13-17页
        1.2.1 国外汽轮机诊断技术与健康管理技术发展现状第13-15页
        1.2.2 国内汽轮机诊断技术与健康管理技术发展现状第15-17页
    1.3 小波包与BP神经网络的故障诊断和趋势分析技术第17页
    1.4 移动端APP的远程管理PC端系统第17-18页
    1.5 论文研究的主要内容第18-20页
第二章 汽轮机常见故障及分析第20-27页
    2.1 引言第20页
    2.2 汽轮机常见故障第20-25页
        2.2.1 转子质量不平衡故障第20-22页
        2.2.2 转子不对中故障第22-23页
        2.2.3 动静碰摩故障第23-24页
        2.2.4 基座松动故障第24-25页
    2.3 时域分析第25-26页
    2.4 频域分析第26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 小波包与神经网络结合的故障诊断第27-34页
    3.1 引言第27页
    3.2 小波包分解第27-28页
    3.3 小波包分解在故障特征值提取中的应用第28-31页
    3.4 基于BP神经网络的故障诊断与趋势分析第31-33页
        3.4.1 故障诊断第31-33页
        3.4.2 信号趋势分析第33页
    3.5 本章小结第33-34页
第四章PC端软硬件平台的搭建第34-55页
    4.1 系统硬件搭建方案第34-35页
    4.2 系统硬件平台的介绍第35-39页
        4.2.1 传感器系统第35-36页
        4.2.2 信号采集板卡第36-37页
        4.2.3 嵌入式工控计算机第37-39页
    4.3 PC端系统软件的开发第39-40页
    4.4 PC端软件编程实现第40-46页
        4.4.1 软件主界面第40-41页
        4.4.2 数据采集模块第41-42页
        4.4.3 数据显示模块第42页
        4.4.4 数据分析模块第42-43页
        4.4.5 故障诊断模块第43-44页
        4.4.6 数据库存储模块第44-45页
        4.4.7 波形预测模块第45-46页
    4.5 Lab VIEW的网络通信第46-54页
        4.5.1 基于DataSocket技术的LabVIEW远程控制第47-49页
        4.5.2 LabVIEW在WEB上发布第49-54页
    4.6 本章小结第54-55页
第五章 移动端APP开发第55-73页
    5.1 APP应用介绍第55-59页
        5.1.1 Android开发的四大组件第56-57页
        5.1.2 APP软件开发模式第57-59页
    5.2 Native APP应用开发流程第59-60页
        5.2.1 移动端App软件功能第59页
        5.2.2 Windows Android环境的搭建第59-60页
    5.3 UI界面的设计第60-64页
        5.3.1 启动界面第61-62页
        5.3.2 登录界面第62-63页
        5.3.3 APP导航栏第63-64页
    5.4 Java编程实现第64-66页
        5.4.1 网络判断第64-65页
        5.4.2 引导界面编程第65页
        5.4.3 软件界面的布局第65-66页
    5.5 Android客户端与服务器端的交互第66-72页
        5.5.1 Android客户端与服务器通信第66-68页
        5.5.2 Android客户端与服务器接口传送协议第68-69页
        5.5.3 数据库的搭建第69-71页
        5.5.4 服务器端的配置第71页
        5.5.5 APP应用数字签名打包第71-72页
    5.6 本章小结第72-73页
第六章 系统应用测试第73-81页
    6.1 PC端软件系统测试第73-78页
        6.1.1 服务器端软件系统的测试第73-74页
        6.1.2 故障诊断模块的测试第74-75页
        6.1.3 波形预测与趋势分析模块的测试第75-77页
        6.1.4 转子质量不平衡健康评估第77-78页
    6.2 移动端APP应用测试第78-80页
    6.3 本章小结第80-81页
结论与展望第81-83页
参考文献第83-87页
附录第87-92页
    附录1 网络判断关键代码第87-88页
    附录2 引导界面关键代码第88-90页
    附录3 登录界面关键代码第90-92页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第92-93页
致谢第93-94页
附件第94页

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