基于人工神经网络的综合传动装置故障诊断研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题的研究背景 | 第7-8页 |
| ·传动系统故障诊断国内外发展现状 | 第8-13页 |
| ·课题的提出和研究难点 | 第13页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 综合传动装置系统分析和故障机理研究 | 第15-24页 |
| ·综合传动装置振动机理分析 | 第15-17页 |
| ·齿轮传动系统常见故障类型分析 | 第17-18页 |
| ·齿轮和轴承特征频率的计算 | 第18-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 振动信号分析方法及数据采集 | 第24-36页 |
| ·振动信号的预处理 | 第24-26页 |
| ·振动信号的时域分析 | 第26-29页 |
| ·振动信号的频域分析及特征量的选取 | 第29-32页 |
| ·振动加速度信号的采集 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 综合传动装置故障诊断网络的建模 | 第36-49页 |
| ·基于神经网络故障诊断的建模原理 | 第36-37页 |
| ·BP 网络原理及结构 | 第37-39页 |
| ·BP 算法 | 第39-43页 |
| ·综合传动装置故障诊断神经网络模型 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 故障诊断系统的设计开发和系统介绍 | 第49-69页 |
| ·系统需求和功能分析 | 第49页 |
| ·系统的规划与设计 | 第49-53页 |
| ·软件功能及实现 | 第53-62页 |
| ·软件测试与评估 | 第62-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·结论 | 第69页 |
| ·论文创新点 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 A BP 训练核心程序 | 第72-83页 |
| 附录 B 快速傅立叶变换核心程序 | 第83-86页 |
| 参考文献 | 第86-88页 |
