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基于EMD、关联维数及神经网络的内燃机故障诊断系统的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究目的与意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·研究内容及技术路线第12-15页
     ·研究内容第12-13页
     ·技术路线第13-15页
第二章 基于EMD、关联维数及神经网络故障诊断的基本理论第15-22页
   ·EMD的基本原理及边界效应的处理第15-16页
     ·EMD的基本原理第15-16页
     ·EMD方法边界效应的处理第16页
   ·分形理论及关联维数的计算方法第16-18页
     ·分形理论第16-17页
     ·关联维数的计算过程第17-18页
   ·BP神经网络的基本理论第18-22页
     ·神经元的基本模型第18-19页
     ·BP网络的原理第19-21页
     ·BP网络设计的主要内容第21-22页
第三章 内燃机燃气系统故障诊断的虚拟仪器系统设计第22-35页
   ·虚拟仪器系统的总体设计第22页
   ·硬件部分第22-25页
     ·试验对象第23页
     ·加速度传感器的选择第23页
     ·电荷放大器的选择第23-24页
     ·光电传感器的选择第24页
     ·数据采集卡的选择第24-25页
     ·数据采集系统电路接线图第25页
   ·软件部分第25-35页
     ·数据采集程序设计第25-30页
     ·关联维数计算程序设计第30-31页
     ·EMD算法的LabVIEW程序设计及仿真信号分析第31-35页
第四章 内燃机燃气系统故障诊断的试验研究第35-51页
   ·内燃机失火与漏气故障诊断的试验研究第35-40页
     ·内燃机失火与漏气故障诊断研究的试验设计第35页
     ·内燃机失火与漏气故障诊断研究的试验分析第35-39页
     ·建立内燃机失火与漏气故障诊断的虚拟仪器系统第39-40页
     ·小结第40页
   ·内燃机气门间隙故障诊断的试验研究第40-48页
     ·内燃机气门间隙故障诊断研究的试验设计第40页
     ·内燃机气门振动信号的关联维数分析第40-42页
     ·气门振动信号的EMD处理及关联维数计算第42-43页
     ·气门间隙故障诊断的神经网络模型设计第43-47页
     ·建立内燃机气门状态识别与故障诊断的虚拟仪器系统第47-48页
     ·小结第48页
   ·系统的进一步完善第48-51页
第五章 结论与讨论第51-53页
   ·结论第51页
   ·讨论第51-53页
参考文献第53-56页
致谢第56-57页
硕士研究生在读期间发表的论文第57页

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