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基于Internet的压缩机远程监测与故障诊断技术研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·概述第8页
   ·课题背景及研究意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-12页
     ·压缩机故障诊断技术研究概述第9-10页
     ·设备故障智能诊断系统研究概况第10-11页
     ·设备远程监控技术的发展概述第11页
     ·物联网技术在工业感知领域的应用第11-12页
   ·课题主要研究内容第12-14页
第二章 远程监测系统平台的设计第14-26页
   ·系统平台软件的结构设计第14-19页
     ·系统平台网络结构第14-15页
     ·远程中心结构的设计第15-16页
     ·系统平台软件体系结构的选择第16-19页
       ·RIA 架构第16-18页
       ·CBX 解决方案的确定第18-19页
   ·软件平台功能模块设计第19-20页
     ·采集通信端第19页
     ·远程监测及故障诊断中心第19-20页
     ·本地监测及故障诊断站第20页
   ·数据库平台的设计第20-23页
     ·Microsoft SQL Server2000 数据库概述第20-21页
     ·基于SQL Server2000 的数据库的设计第21-23页
   ·系统平台安全性设计第23-25页
     ·计算机网络安全概述第23-24页
     ·网络安全策略第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 压缩机常见故障及信号分析方法研究第26-50页
   ·螺杆压缩机结构特征及工作原理第26页
   ·螺杆压缩机常见故障分析第26-29页
   ·实验平台的搭建第29-31页
     ·实验平台设计以及测点分布第29-30页
     ·模拟故障的试车方案设计第30-31页
   ·基于振动信号的分析方法第31-48页
     ·信号预处理第31-38页
       ·基于小波包多阈值去噪的能量多阈值法(EM 法)第31-35页
       ·基于平滑优先法(SPM 法)的积分变换处理第35-38页
     ·时域分析方法第38-40页
       ·时域指标第38-39页
       ·相关分析第39-40页
     ·频域分析方法第40-44页
       ·傅里叶变换第41页
       ·基于FFT 的谱分析法第41-44页
     ·时频分析方法第44-48页
       ·小波分析第44-47页
       ·小波包分析第47-48页
   ·本章小结第48-50页
第四章 压缩机故障诊断专家系统的研究第50-70页
   ·基于神经网络的专家系统总体结构设计第50-55页
     ·传统专家系统结构第50-51页
     ·神经网络专家系统的结构设计第51-53页
       ·BP 神经网络基本原理第51-52页
       ·神经网络专家系统结构的确定第52-53页
     ·神经网络专家系统主要结构分析第53-55页
       ·知识库的构建第53-54页
       ·推理机制第54页
       ·解释机制第54-55页
   ·基于信息融合的集成神经网络的研究第55-59页
     ·集成神经网络的研究第55-57页
       ·集成神经网络结构分析第55页
       ·子神经网络的组建第55-57页
       ·决策融合网络的实现第57页
     ·基于D-S 证据理论的局部信息融合技术研究第57-59页
       ·D-S 信息融合概述第57-58页
       ·D-S 信息融合基本原理第58-59页
   ·专家系统知识库的设计第59-65页
     ·知识的分类第59-60页
     ·显式知识库的设计第60-64页
       ·显示知识的表示第60-61页
       ·知识库的设计第61-63页
       ·基于显示知识的推理机第63-64页
     ·隐式知识库的设计第64-65页
       ·隐式知识的表示第64页
       ·知识库的设计第64-65页
       ·基于隐式知识库的推理机第65页
   ·专家系统运行实例第65-68页
   ·本章小结第68-70页
第五章 系统平台软件的开发与调试第70-82页
   ·系统平台软件开发的关键技术研究第70-77页
     ·基于CBX 的应用开发第70-73页
     ·基于COM 的matlab 混合编程第73-74页
     ·多线程技术第74-75页
     ·基于Socket 的网络通信技术第75-76页
     ·基于SDAC 的数据库访问第76-77页
   ·软件功能模块的开发第77-80页
     ·基本功能模块第77-79页
       ·登录及权限模块第77-78页
       ·报警功能第78页
       ·数据实时监测模块第78-79页
     ·数据查询及分析模块第79页
     ·信息查询及管理模块第79页
     ·报表模块第79页
     ·专家系统模块第79-80页
   ·软件平台运行实例第80-81页
   ·本章小结第81-82页
第六章 总结与展望第82-84页
   ·课题总结第82页
   ·创新点第82页
   ·课题展望第82-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-89页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第89页

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