| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 图录 | 第13-15页 |
| 表录 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第16-18页 |
| 1.2 履带起重机智能维护发展现状 | 第18-24页 |
| 1.2.1 故障树分析法发展现状 | 第18-21页 |
| 1.2.2 设备故障信息管理系统发展现状 | 第21-22页 |
| 1.2.3 远程故障诊断平台研究现状 | 第22-24页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第24-25页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第25-26页 |
| 第二章 履带起重机行走系统故障树诊断系统 | 第26-46页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 故障树分析法 | 第26-30页 |
| 2.2.1 故障树分析法基础 | 第26-29页 |
| 2.2.2 故障树建立步骤 | 第29-30页 |
| 2.3 履带起重机行走液压系统故障树的建立 | 第30-33页 |
| 2.4 故障树的定性分析和定量分析 | 第33-38页 |
| 2.4.1 故障树的定性分析 | 第34页 |
| 2.4.2 故障树的定量分析 | 第34-38页 |
| 2.4.2.1 使用最小割集结构函数求顶事件发生概率 | 第34-36页 |
| 2.4.2.2 事件的重要度计算 | 第36-38页 |
| 2.5 基于贝叶斯网络的故障树分析 | 第38-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 大型履带起重机故障信息管理平台 | 第46-68页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 起重机故障信息管理平台的开发目标 | 第47-51页 |
| 3.2.1 系统的需求分析 | 第47-49页 |
| 3.2.2 系统的开发目标 | 第49-50页 |
| 3.2.3 系统的开发环境 | 第50-51页 |
| 3.3 起重机故障信息管理平台架构 | 第51-53页 |
| 3.4 起重机故障信息管理平台的实现 | 第53-66页 |
| 3.4.1 用户管理模块 | 第53-55页 |
| 3.4.2 数据库的开发 | 第55-59页 |
| 3.4.3 故障信息输入模块 | 第59-63页 |
| 3.4.3.1 故障信息的导入 | 第60-62页 |
| 3.4.3.2 故障信息的录入 | 第62-63页 |
| 3.4.4 故障信息查询分析模块 | 第63-65页 |
| 3.4.5 基础信息库管理模块 | 第65-66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 基于 Web 服务的远程诊断平台 | 第68-89页 |
| 4.1 引言 | 第68页 |
| 4.2 Web 服务介绍 | 第68-70页 |
| 4.3 系统总体架构 | 第70-73页 |
| 4.3.1 系统整体架构介绍 | 第70-72页 |
| 4.3.2 系统工作流程 | 第72-73页 |
| 4.4 远程诊断中心的设计 | 第73-80页 |
| 4.4.1 数据传输的实现 | 第74-79页 |
| 4.4.1.1 WCF 实现数据的传输 | 第75-76页 |
| 4.4.1.2 字符串数据的传输 | 第76-78页 |
| 4.4.1.3 振动波形数据的传输 | 第78-79页 |
| 4.4.2 诊断模块的设计 | 第79-80页 |
| 4.4.2.1 故障诊断过程 | 第79-80页 |
| 4.4.2.2 诊断模型的训练 | 第80页 |
| 4.5 集成数据库的设计 | 第80-85页 |
| 4.5.1 MIMSO | 第81页 |
| 4.5.2 故障信息数据库的设计 | 第81-83页 |
| 4.5.3 诊断模型数据库的设计 | 第83-85页 |
| 4.6 远程诊断系统的实现 | 第85-88页 |
| 4.7 本章小结 | 第88-89页 |
| 第五章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第89-90页 |
| 5.2 未来工作的展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第97页 |