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信息融合在大型旋转机械故障诊断中的应用

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-11页
   ·课题研究背景及意义第8页
   ·国内外研究现状及发展趋势第8-9页
   ·本文主要研究内容第9-11页
第二章 大型旋转设备主要故障机理分析第11-18页
   ·定子匝间短路故障第11-12页
   ·转子断条故障第12-13页
     ·基本故障分量产生原理第12页
     ·其他故障分量产生原理第12-13页
   ·电动机偏心故障第13-14页
   ·电动机转子不对中故障第14-16页
     ·平行不对中第14-15页
     ·偏角不对中第15-16页
   ·轴承故障第16-18页
第三章 基于 PC104 的数据采集系统设计第18-27页
   ·PC104 平台选择第18-19页
     ·PC104总线标准第18页
     ·PCM3362简介第18-19页
   ·电源电路设计第19页
   ·开关量 I/O 电路设计第19-20页
     ·开关量输入电路设计第19-20页
     ·开关量输出电路设计第20页
   ·模拟量采集卡研发第20-27页
     ·采集卡地址分配第21页
     ·信号调理电路设计第21-23页
     ·AD转换电路设计第23-24页
     ·FPGA电路设计第24页
     ·板级电源及电平变换电路第24-25页
     ·FPGA程序设计第25-27页
第四章 基于 PC104 的数据采集系统底层软件设计第27-33页
   ·软件整体设计第27页
   ·VXWORKS 操作系统搭建第27-33页
     ·VxWorks操作系统简介第27页
     ·VxWorks操作系统组成第27-28页
     ·VxWorks操作系统构建第28-31页
     ·标准 I/O 驱动程序第31页
     ·数据采集程序第31-33页
第五章 多源信息融合技术应用于故障诊断第33-41页
   ·信息融合故障诊断理论基础第33-35页
     ·信息融合的基本原理第33页
     ·信息融合的层次结构第33-34页
     ·信息融合的主要方法第34-35页
     ·信息融合与神经网络结合第35页
   ·集成神经网络信息融合故障诊断第35-41页
     ·集成神经网络信息融合模型第35-36页
     ·子神经网络实现过程第36-38页
     ·D-S决策融合算法实现第38-41页
第六章 状态监测及故障诊断软件系统实现及实例分析第41-49页
   ·排烟风机简介与测点分布第41-42页
   ·基于组态王的状态监控软件设计第42-43页
     ·组态王驱动程序编写第42页
     ·主监控界面的设计第42-43页
   ·数据库子系统设计第43-44页
     ·组态王与数据库的连接第43-44页
     ·数据库建模第44页
   ·信号分析及故障诊断子系统第44-46页
     ·信号分析子系统第44-45页
     ·故障诊断子系统第45-46页
   ·故障诊断实例第46-49页
     ·故障样本集构造第46-47页
     ·实例分析第47-49页
第七章 总结与展望第49-51页
   ·工作总结第49页
   ·后续工作展望第49-51页
参考文献第51-53页
致谢第53页

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