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机械压力机故障诊断系统的研制

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-10页
CONTENTS第10-13页
第一章 绪论第13-24页
    1.1 课题背景及研究意义第13-14页
    1.2 机械故障诊断概述及其主要技术手段第14-18页
        1.2.1 机械故障诊断概述第14-16页
        1.2.2 机械故障诊断的主要技术手段第16-18页
    1.3 国内外机械故障诊断技术的发展与研究现状第18-21页
        1.3.1 机械故障诊断的四个发展阶段第18-19页
        1.3.2 机械故障诊断的国内外发展现状第19-21页
    1.4 机械压力机故障诊断的研究状况第21-22页
    1.5 本课题的来源、研究目标、主要内容第22-24页
        1.5.1 课题来源第22页
        1.5.2 研究目标第22页
        1.5.3 本文的主要内容第22-24页
第二章 振动信号采集及分析技术理论基础第24-32页
    2.1 振动信号采集技术第24-25页
        2.1.1 数据采集的基本原理第24-25页
        2.1.2 振动信号采集系统组成第25页
    2.2 故障诊断的信号分析与处理技术第25-31页
        2.2.1 信号预处理第25-26页
        2.2.2 时域分析第26-28页
        2.2.3 频率分析第28-30页
        2.3.4 倒频谱分析第30-31页
    2.3 小结第31-32页
第三章 机械压力机及其典型零部件故障振动分析第32-40页
    3.1 机械压力机结构与工作原理第32-33页
    3.2 机械压力机典型零部件故障的振动诊断第33-38页
        3.2.1 曲柄滑块机构的故障诊断第33-35页
        3.2.2 滑动轴承松动的故障诊断第35-36页
        3.2.3 齿轮的故障诊断第36-38页
    3.3 机械压力机常见故障的解决办法第38-39页
    3.4 小结第39-40页
第四章 智能故障诊断的BP神经网络模型建立第40-46页
    4.1 人工神经网络(ANN)概述第40页
    4.2 BP神经网络模型及其算法原理第40-42页
        4.2.1 BP神经网络结构第40-41页
        4.2.2 BP神经网络的学习算法第41-42页
    4.3 机械压力机故障诊断的BP神经网络设计第42-44页
        4.3.1 确定神经网络的输入输出第42-43页
        4.3.2 网络参数的选择第43页
        4.3.3 网络建模的C第43-44页
    4.4 BP神经网络应用于JB23型可倾压力机的诊断分析第44-45页
    4.5 小结第45-46页
第五章 机械压力机故障诊断系统软件的设计第46-72页
    5.1 开发语言及开发工具介绍第46页
    5.2 软件的总体设计第46-69页
        5.2.1 需求分析第46-47页
        5.2.2 系统物理架构第47-48页
        5.2.3 系统功能结构第48-49页
        5.2.4 系统总体处理流程第49-50页
        5.2.5 系统主要子模块的设计第50-61页
        5.2.6 系统数据库表设计第61-69页
    5.3 程序设计中的几个关键技术第69-71页
        5.3.1 快速傅里叶变换FFT的C第69页
        5.3.2 神经网络的c第69-71页
    5.4 小结第71-72页
第六章 机械压力机的现场振动测试及故障分析第72-85页
    6.1 现场振动测试对象第72-73页
        6.1.1 JB23-6.3开式可倾压力机简介第72-73页
        6.1.2 压力机传动系统振动特征频率的计算第73页
    6.2 现场振动测试系统组成第73-74页
    6.3 故障诊断案例分析第74-84页
        6.3.1 诊断前的准备工作第74-75页
        6.3.2 压力机的故障诊断第75-84页
    6.4 小结第84-85页
结论与展望第85-86页
参考文献第86-91页
攻读硕士学位期间发表的论文第91-93页
致谢第93-94页
附录第94-96页

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