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大功率臭氧发生装置的故障诊断技术研究

学位论文原创性说明和学位论文版权使用授权书第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·臭氧及其应用第10-11页
     ·臭氧的基础知识第10-11页
     ·臭氧的应用第11页
   ·臭氧产生方法简介第11-12页
   ·介质阻挡放电生成方法与生成机理第12-17页
     ·介质阻挡放电产生臭氧的机理第13-14页
     ·介质阻挡放电的电特性参数第14-15页
     ·影响臭氧产量的其他因素第15-16页
     ·大功率介质阻挡放电臭氧发生系统第16-17页
   ·臭氧发生装置故障诊断的意义第17-18页
   ·本文的主要研究工作与创新点第18-20页
第2章 故障诊断技术综述第20-29页
   ·故障诊断技术的发展与现状第20-21页
   ·设备故障诊断的主要方法第21-27页
     ·基于信号处理的方法第22-23页
     ·基于解析模型的方法第23页
     ·基于知识的方法第23-27页
   ·小结第27-29页
第3章 臭氧发生装置故障分析及信号采集第29-46页
   ·臭氧发生装置的故障分析与分类第29-33页
     ·气源系统故障第30页
     ·冷却系统故障第30-31页
     ·发生管击穿故障第31页
     ·电源系统故障第31-33页
   ·臭氧电源故障仿真第33-36页
   ·臭氧发生装置的信号采集第36-46页
     ·气体温度测量第36-38页
     ·气体流量测量第38-39页
     ·气体压力测量第39-40页
     ·气体露点测量第40-41页
     ·冷却水流量测量第41-42页
     ·电压测量第42-44页
     ·谐振频率测量第44-45页
     ·阈值比较电路第45-46页
第4章 臭氧发生装置故障诊断系统设计第46-62页
   ·TMS320LF2407 简介第46-50页
     ·事件管理器及其作用第47-48页
     ·模数转换模块及其自动排序器第48-50页
   ·故障诊断系统硬件设计第50-52页
   ·故障诊断系统软件设计第52-62页
第5章 基于神经网络的臭氧电源故障诊断第62-73页
   ·神经网络及BP 算法第62-67页
     ·神经网络模型的选择第63-64页
     ·BP 神经网络模型介绍第64页
     ·神经网络的BP 学习算法第64-66页
     ·三层BP 网络的程序设计第66-67页
   ·基于神经网络的臭氧电源故障诊断第67-73页
     ·用于整流电路的神经网络设计第68-70页
     ·用于逆变电路的神经网络设计第70-73页
结论第73-75页
参考文献第75-78页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文第78-79页
附录B 大功率臭氧电源故障仿真波形第79-83页
致谢第83页

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