| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 盾构机简介 | 第12-14页 |
| 1.2 盾构法的发展及研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 盾构法的发展历程及国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 盾构法国内研究现状与应用 | 第15-16页 |
| 1.3 课题的国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 机械设备监控诊断技术国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 机械设备监控诊断技术国内研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 课题内容和本文做的工作 | 第18-20页 |
| 第2章 盾构机基本构造及监控系统总体方案设计 | 第20-34页 |
| 2.1 土压平衡盾构机工作原理 | 第20-21页 |
| 2.2 盾构机基本结构及子部件分析 | 第21-25页 |
| 2.2.1 盾构主体结构 | 第21-22页 |
| 2.2.2 子部件结构分析 | 第22-25页 |
| 2.3 盾构机远程监控系统总体功能设计 | 第25-28页 |
| 2.3.1 监控系统总体功能设计概述 | 第25页 |
| 2.3.2 监控系统总体功能设计 | 第25-28页 |
| 2.4 盾构机远程监控系统总体结构设计 | 第28-33页 |
| 2.4.1 监控系统总体结构 | 第28-30页 |
| 2.4.2 监控系统数据传输过程 | 第30-31页 |
| 2.4.3 监控系统体系模式 | 第31-32页 |
| 2.4.4 监控系统通信方式的选择 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 远程监控系统数据采集与传输的设计及实现 | 第34-57页 |
| 3.1 盾构机被监测的状态数据 | 第34-37页 |
| 3.1.1 数据的采集类别 | 第34-35页 |
| 3.1.2 数据采集的硬件环境 | 第35-37页 |
| 3.2 系统数据库设计 | 第37-45页 |
| 3.2.1 数据库需求分析 | 第37-38页 |
| 3.2.2 数据库概念模型设计 | 第38-41页 |
| 3.2.3 数据表的详细设计 | 第41-45页 |
| 3.3 应用OPC技术实现数据的采集 | 第45-54页 |
| 3.3.1 OPC技术概述 | 第45页 |
| 3.3.2 建立OPC服务器 | 第45-49页 |
| 3.3.3 开发OPC客户端 | 第49-54页 |
| 3.4 数据远程传输的实现 | 第54-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 远程监控系统监控界面的设计与实现 | 第57-71页 |
| 4.1 监控界面的模块化设计 | 第57-58页 |
| 4.1.1 需求分析 | 第57页 |
| 4.1.2 监控网页功能设计 | 第57-58页 |
| 4.2 监控系统的网页开发环境和Web发布 | 第58-60页 |
| 4.2.1 软件开发环境 | 第58-59页 |
| 4.2.2 Web发布 | 第59-60页 |
| 4.3 盾构机远程监控系统的实现及调试运行 | 第60-70页 |
| 4.3.1 网页响应过程 | 第60-61页 |
| 4.3.2 监控界面的实现 | 第61-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 基于粗糙集与BP神经网络的盾构机刀盘故障预测 | 第71-86页 |
| 5.1 粗糙集约简理论 | 第71-73页 |
| 5.1.1 粗糙集理论知识概述 | 第71页 |
| 5.1.2 属性约简方法的选择 | 第71-72页 |
| 5.1.3 决策表差别函数的定义 | 第72-73页 |
| 5.2 建立故障预测模型 | 第73-75页 |
| 5.2.1 BP神经网络介绍 | 第73-74页 |
| 5.2.2 故障预测模型建立的基本步骤 | 第74-75页 |
| 5.3 实例分析 | 第75-85页 |
| 5.3.1 数据离散化处理 | 第76-78页 |
| 5.3.2 属性约简处理 | 第78-79页 |
| 5.3.3 神经网络模型的选型 | 第79-80页 |
| 5.3.4 训练函数的选择 | 第80-82页 |
| 5.3.5 实例计算 | 第82-85页 |
| 5.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 结论 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 附录 | 第95-113页 |