| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题研究的重要意义 | 第8页 |
| ·课题的背景及研究现状 | 第8-9页 |
| ·基于遗传算法的矿井提升机故障诊断 | 第9-10页 |
| ·论文的主要研究内容及目标 | 第10-11页 |
| 2 矿井提升机系统介绍 | 第11-19页 |
| ·矿井提升机设备的组成 | 第11-13页 |
| ·矿井提升机故障监测系统的组成 | 第13-15页 |
| ·矿井提升机常见的故障机理 | 第15-17页 |
| ·液压站故障 | 第15-16页 |
| ·联轴器故障 | 第16页 |
| ·微拖动装置故障 | 第16页 |
| ·天轮和导向轮常见故障 | 第16-17页 |
| ·减速器故障 | 第17页 |
| ·故障诊断系统的故障诊断种类 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 遗传算法优化BP神经网络的研究 | 第19-34页 |
| ·遗传算法概述 | 第19-21页 |
| ·遗传算法的实现 | 第19页 |
| ·遗传算法的优点 | 第19-21页 |
| ·遗传算法的不足及改进 | 第21页 |
| ·BP 神经网络的概述 | 第21-31页 |
| ·BP网络的原理 | 第21-22页 |
| ·BP算法的实现步骤 | 第22-24页 |
| ·BP算法的局限性 | 第24-26页 |
| ·BP算法的改进 | 第26-31页 |
| ·基于遗传算法优化 BP 神经网络的矿井提升机故障诊断 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于DSP的提升机故障诊断系统数据采集的实现 | 第34-48页 |
| ·硬件系统设计 | 第34-38页 |
| ·DSP技术概述 | 第34-35页 |
| ·传感器的选择 | 第35-36页 |
| ·电源电路设计 | 第36页 |
| ·频率信号调理电路设计 | 第36-37页 |
| ·串行通信接口设计 | 第37-38页 |
| ·软件系统设计 | 第38-48页 |
| ·A/D 模块 | 第38-40页 |
| ·数字滤波模块 | 第40-43页 |
| ·串行通信接口(SCI)模块 | 第43-48页 |
| 5 基于遗传算法优化BP神经网络的矿井提升机故障诊断的实现 | 第48-63页 |
| ·人机交互界面的开发 | 第48-50页 |
| ·开发工具的选择 | 第48页 |
| ·故障诊断界面的功能设计 | 第48-50页 |
| ·液压站模块的设计与实现 | 第50-63页 |
| ·BP神经网络模块的设计 | 第51-53页 |
| ·样本的GA算法 | 第53-57页 |
| ·液压站系统的GA-BP 神经网络离线训练 | 第57-60页 |
| ·液压站系统的在线实时故障诊断 | 第60-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 | 第67-68页 |
| 附录A | 第68-69页 |
| 附录B | 第69-72页 |