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基于油液分析的设备状态监测与磨粒识别系统开发

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·课题背景和意义第12-13页
   ·油液分析技术在设备状态监测中的作用第13-14页
   ·油液分析技术的研究现状第14-16页
     ·磨粒智能识别技术第14-15页
     ·油液分析诊断系统开发第15-16页
     ·在线油液监测方法第16页
   ·磨粒的分类第16-18页
   ·论文的主要研究内容及结构安排第18-20页
第二章 油液分析在设备状态监测上的应用第20-37页
   ·监测对象第20页
   ·监测方案第20-21页
   ·油样采集第21-23页
     ·油样采集要求第21页
     ·油样采样周期第21-22页
     ·油样采集部位和方法第22-23页
   ·铁谱分析第23-30页
     ·铁谱技术原理第23页
     ·铁谱分析的主要参数第23-24页
     ·实验设备第24-25页
     ·铁谱分析前期油液预处理第25-26页
     ·铁谱数据处理方法第26-28页
     ·监测数据与分析第28-29页
     ·铁谱图像分析第29-30页
   ·油液理化分析第30-36页
     ·理化指标监测的意义第30-32页
     ·实验仪器第32-33页
     ·理化指标的监测标准第33-34页
     ·监测数据与分析第34-36页
   ·结论第36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 铁谱磨粒图像处理算法研究第37-47页
   ·数字图像处理的基础知识第37-38页
     ·数字图像的数学模型和表达第37-38页
     ·数字图像的分类第38页
   ·图像灰度化第38-39页
   ·图像的大小调整第39-40页
   ·图像二值化第40页
   ·图像形态学处理第40-42页
   ·图像边缘提取第42-43页
   ·种子填充第43页
   ·边界链码提取第43-44页
   ·磨粒图像处理算法实例第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 磨粒特征提取与BP 神经网络识别算法第47-63页
   ·磨粒图像像素尺寸大小的确定第47页
   ·形状特征参数第47-50页
     ·统计特征参数第47-49页
     ·傅里叶特征参数第49-50页
   ·纹理特征参数第50-56页
     ·灰度共生矩阵第50-52页
     ·特征参数第52-53页
     ·实例分析第53-56页
   ·颜色特征提取第56-57页
   ·BP 神经网络第57-62页
     ·BP 神经网络基本原理第57-60页
     ·网络结构第60页
     ·算例分析第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 磨粒识别系统设计与实现第63-80页
   ·磨粒识别的技术路线第63页
   ·系统结构第63-64页
   ·硬件系统设计第64-65页
   ·软件系统设计第65页
   ·软件系统的构造平台第65-67页
   ·软件系统各模块功能及应用第67-75页
     ·文件模块第67-68页
     ·图像预处理模块第68-71页
     ·磨粒识别模块第71-74页
     ·数据库管理模块第74页
     ·系统工具模块第74-75页
   ·软件操作的流程图第75-76页
   ·程序的几个主要类及功能介绍第76-78页
     ·MFC 重要的类库第76-77页
     ·CDibImage 类第77页
     ·CGrayShow 类第77-78页
     ·CSeed 类第78页
     ·ADOConn 类第78页
   ·磨粒识别系统的测试结果第78-79页
   ·本章小结第79-80页
结论与展望第80-82页
 结论第80页
 展望第80-82页
参考文献第82-86页
附录第86-94页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第94-95页
致谢第95-96页
答辩委员会对论文的评定意见第96页

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