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采煤机传动装置检测与故障诊断系统的研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 采煤机检测与故障诊断技术发展现状及趋势第10-15页
        1.2.1 采煤机检测技术的发展现状及趋势第10-12页
        1.2.2 采煤机故障诊断技术的发展现状及趋势第12-15页
    1.3 本课题的主要研究内容第15页
    1.4 小结第15-16页
2 系统总体方案第16-22页
    2.1 采煤机及其传动装置第16-18页
    2.2 主要检测参数的确定第18页
    2.3 主要参数的检测方法第18-21页
        2.3.1 振动检测方法第18-19页
        2.3.2 温度检测方法第19页
        2.3.3 电压和电流检测方法第19-20页
        2.3.4 转速检测方法第20-21页
    2.4 系统总体方案第21页
    2.5 小结第21-22页
3 基于神经网络的采煤机传动装置故障诊断方法第22-37页
    3.1 采煤机传动装置故障分析第22-24页
        3.1.1 采煤机齿轮故障分析第22-23页
        3.1.2 采煤机轴承故障分析第23-24页
    3.2 BP神经网络理论第24-29页
        3.2.1 BP神经网络第24-28页
        3.2.2 BP神经网络的改进算法第28-29页
    3.3 采煤机传动装置故障诊断的BP神经网络设计第29-36页
        3.3.1 特征参数的选取第29页
        3.3.2 时域特征参数的选取第29-31页
        3.3.3 频域特征参数的选取第31-32页
        3.3.4 神经网络层数与各层节点数的确定第32-33页
        3.3.5 学习速率和学习误差的选取第33页
        3.3.6 神经网络训练样本第33-36页
    3.4 小结第36-37页
4 检测与故障诊断系统硬件设计第37-43页
    4.1 系统硬件方案第37页
    4.2 传感器的选择与布置第37-39页
        4.2.1 传感器的选用原则第37-38页
        4.2.2 传感器的选择第38-39页
        4.2.3 测试点选择与传感器布置第39页
    4.3 数据采集卡的选型第39-40页
    4.4 调理电路第40-42页
        4.4.1 I/V转换电路第40-41页
        4.4.2 滤波电路第41-42页
    4.5 小结第42-43页
5 检测与故障诊断系统软件设计第43-58页
    5.1 系统软件方案第43-44页
    5.2 系统软件项目管理和菜单第44-47页
        5.2.1 项目管理第44-45页
        5.2.2 菜单设计第45-47页
    5.3 信号处理第47-49页
        5.3.1 信号的异常值剔除第47-48页
        5.3.2 信号的标度变换第48页
        5.3.3 振动信号的处理第48-49页
    5.4 检测模块第49-56页
        5.4.1 基本参数设置第49-50页
        5.4.2 设置报表存储路径第50-51页
        5.4.3 选择检测项目第51页
        5.4.4 温度检测第51-53页
        5.4.5 振动检测第53-54页
        5.4.6 电机检测第54-55页
        5.4.7 转速检测第55-56页
    5.5 故障诊断模块第56-57页
    5.6 小结第57-58页
6 系统性能分析及实验验证第58-74页
    6.1 系统静态特性分析第58-65页
        6.1.1 静态特性参数第58-59页
        6.1.2 静态特性实验设备及方法第59-60页
        6.1.3 静态特性实验第60-65页
    6.2 功能验证第65-73页
        6.2.1 检测模块实验验证第65-71页
        6.2.2 故障诊断模块实验验证第71-73页
    6.3 小结第73-74页
7 结论与展望第74-76页
    7.1 结论第74页
    7.2 展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-80页
附录第80页

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