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基于声信号的多通道故障诊断系统研发

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 研究背景及意义第14页
    1.2 国内外研究现状第14-15页
    1.3 本文的主要研究内容第15-16页
    1.4 论文章节安排第16-18页
第二章 声信号特征提取与分类第18-30页
    2.1 声信号简介第18-21页
    2.2 特征提取方法第21-24页
        2.2.1 小波包分解能量特征第21-22页
        2.2.2 基于梅尔倒谱系数的听觉特征第22-24页
    2.3 分类方法第24-28页
        2.3.1 SVM分类原理第24-26页
        2.3.2 高斯模型分类原理第26-28页
    2.4 实验结果及分析第28-30页
第三章 系统的软硬件环境第30-34页
    3.1 系统的软件环境第30-31页
        3.1.1 Visual Studio简介第30页
        3.1.2 Matlab简介第30页
        3.1.3 High-Speed Charting Control绘图控件简介第30-31页
    3.2 系统的硬件环境第31-34页
        3.2.1 多通道数据采集器第31-32页
        3.2.2 IEPE传感器和前置放大器第32-34页
第四章 系统分析与设计第34-46页
    4.1 系统目标第34页
    4.2 可行性分析第34-35页
        4.2.1 操作可行性第34-35页
        4.2.2 技术可行性第35页
    4.3 系统主体方案设计第35-37页
        4.3.1 系统主体框架结构设计第35-36页
        4.3.2 系统运行流程设计第36-37页
    4.4 系统功能需求分析与设计第37-41页
        4.4.1 系统功能需求分析第37-38页
        4.4.2 系统功能设计第38-41页
    4.5 系统用户界面设计第41-43页
    4.6 系统数据库设计第43-45页
    4.7 本章小结第45-46页
第五章 系统的开发与实现第46-78页
    5.1 多通道数据采集的实现第46-49页
        5.1.1 多通道数据采集的硬件基础第46-47页
        5.1.2 多通道数据采集的软件实现第47-49页
    5.2 采集数据的处理第49-53页
    5.3 混合编程的实现第53-56页
        5.3.1 Matlab上的工作第53-54页
        5.3.2 C/C++上的工作第54-56页
    5.4 数据库相关功能的实现第56-59页
        5.4.1 通过ADO方式与SQL数据库建立链接第56页
        5.4.2 系统与数据库的交互功能实现第56-59页
    5.5 分类模型的训练第59-63页
        5.5.1 训练数据的制作第59-62页
        5.5.2 分类模型的建立第62-63页
    5.6 在线监测第63-68页
        5.6.1 在线监测功能的实现第63-66页
        5.6.2 在线监测的实时性能探讨第66-68页
    5.7 数据处理功能模块的开发第68-71页
    5.8 系统优化第71-73页
        5.8.1 系统界面缩放功能第71-72页
        5.8.2 画板设置功能第72-73页
        5.8.3 关键操作提示功能第73页
    5.9 运行效果展示第73-76页
    5.10 本章小结第76-78页
第六章 总结与展望第78-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-86页
攻读学位期间参与的科研项目第86-87页
学位论文评阅及答辩情况表第87页

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