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基于模糊神经网络的矿井风机状态监测与故障诊断系统研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-17页
   ·矿井风机选题背景及其研究意义第10-11页
   ·国内外研究现状及发展趋势第11-12页
     ·国内外研究现状第11-12页
     ·故障诊断技术发展趋势第12页
   ·故障诊断技术第12-15页
     ·基于解析模型故障诊断法第13页
     ·基于信号处理故障诊断法第13页
     ·人工智能故障诊断法第13-15页
   ·本课题主要研究的内容第15-16页
   ·本章小结第16-17页
第2章 矿井风机故障特征的提取第17-32页
   ·矿井风机概述第17-18页
   ·信号分析方法第18-24页
     ·时域分析第18-20页
     ·频域分析第20-21页
     ·时频域分析—小波分析第21-24页
   ·风机的故障特性分析第24-29页
   ·故障特征的提取第29-31页
     ·特征信号的提取第29-30页
     ·不对中故障信号特征提取与分析第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 虚拟仪器技术及风机监测系统的硬件选择第32-40页
   ·虚拟仪器概述第32-33页
     ·虚拟仪器的特点第32页
     ·虚拟仪器的组成第32-33页
   ·LabVIEW 开发平台第33-35页
   ·监测系统的硬件选择第35-39页
     ·传感器第35-37页
     ·信号调理装置第37页
     ·数据采集装置第37-38页
     ·工控机第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 矿井风机模糊神经专家系统的建立第40-54页
   ·基础理论第40-44页
     ·神经网络第40-43页
     ·专家系统第43-44页
   ·模糊神经网络专家系统的技术特点第44-46页
     ·结合的可行性第44-45页
     ·模糊神经专家系统的特点第45-46页
   ·系统的总体设计第46-50页
     ·系统的构成及工作原理第46-47页
     ·系统各模块功能第47页
     ·神经网络的设计第47-49页
     ·模糊处理第49-50页
   ·基于模糊神经网络的知识库的建立第50-53页
     ·知识的获取第51-52页
     ·知识的表示和存储第52页
     ·知识的推理第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第5章 系统的实现及其在风机故障诊断中的应用第54-70页
   ·系统的软件实现第54-56页
   ·Labview 程序设计第56页
   ·前面板界面设计第56-63页
     ·程序框图设计第58-59页
     ·数据采集模块第59页
     ·数据存储模块第59-61页
     ·数据显示模块第61页
     ·信号的处理第61-62页
     ·信号时域分析第62-63页
   ·专家诊断系统的实现第63-68页
     ·系统开发方案第63-65页
     ·系统模块的实现第65-68页
   ·故障诊断系统实例运行第68-69页
   ·本章小结第69-70页
结论与展望第70-71页
参考文献第71-74页
致谢第74-75页
作者简介第75页
攻读硕士学位期间发表的论文第75-76页

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