| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1.绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 塔机失稳监测技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 塔机防碰撞技术 | 第13-15页 |
| 1.2.3 超声目标识别技术 | 第15-16页 |
| 1.2.4 神经网络在目标识别中的应用 | 第16-17页 |
| 1.3 需要研究的难点问题 | 第17-18页 |
| 1.3.1 目标物特征提取 | 第17页 |
| 1.3.2 神经网络识别模型构建 | 第17页 |
| 1.3.3 神经网络超声目标识别方法在塔机安全预警中的应用 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容安排 | 第18-20页 |
| 2.超声信号时间序列特征分析 | 第20-46页 |
| 2.1 超声波传播特性及换能器参数 | 第20-23页 |
| 2.1.1 超声波传播特性 | 第20-22页 |
| 2.1.2 换能器主要参数 | 第22-23页 |
| 2.2 超声信号采集系统 | 第23-29页 |
| 2.2.1 超声信号采集系统实验设备 | 第23-26页 |
| 2.2.2 超声信号采集系统实验设计 | 第26-29页 |
| 2.3 超声信号时间序列特征分析 | 第29-45页 |
| 2.3.1 超声信号时间序列分析方法 | 第29-35页 |
| 2.3.2 超声信号时间序列特征定性分析 | 第35-40页 |
| 2.3.3 超声信号时间序列特征定量分析 | 第40-45页 |
| 2.4 小结 | 第45-46页 |
| 3.超声信号特征选取及神经网络识别模型设计 | 第46-56页 |
| 3.1 超声信号特征选取规则 | 第46-48页 |
| 3.1.1 按网络功能选取特征量 | 第46-47页 |
| 3.1.2 按类别可分性选取特征量 | 第47-48页 |
| 3.2 神经网络识别模型设计与评价 | 第48-55页 |
| 3.2.1 网络模型的选取 | 第48-50页 |
| 3.2.2 神经网络的设计 | 第50-54页 |
| 3.2.3 神经网络的评价 | 第54-55页 |
| 3.3 小结 | 第55-56页 |
| 4.基于超声信号时间序列的目标识别方法 | 第56-88页 |
| 4.1 基于单超声信号时间序列的BP网络识别模型 | 第56-67页 |
| 4.1.1 BP网络识别模型的选择 | 第56-57页 |
| 4.1.2 BP网络识别模型输入的选取 | 第57-58页 |
| 4.1.3 BP网络识别模型的设计 | 第58-61页 |
| 4.1.4 BP网络识别模型的仿真验证 | 第61-64页 |
| 4.1.5 BP网络识别模型的实验验证 | 第64-67页 |
| 4.2 基于单超声信号时间序列的Elman网络识别模型 | 第67-77页 |
| 4.2.1 Elman网络识别模型的选择 | 第67页 |
| 4.2.2 Elman网络识别模型输入的选取 | 第67-70页 |
| 4.2.3 Elman网络识别模型的设计 | 第70-73页 |
| 4.2.4 Elman网络识别模型的仿真验证 | 第73-76页 |
| 4.2.5 Elman网络识别模型的实验验证 | 第76-77页 |
| 4.3 基于多超声信号时间序列的SOM网络识别模型 | 第77-86页 |
| 4.3.1 SOM网络识别模型的选择 | 第77-79页 |
| 4.3.2 SOM网络识别模型输入的选取 | 第79-80页 |
| 4.3.3 SOM网络识别模型的设计 | 第80-82页 |
| 4.3.4 SOM网络识别模型的仿真验证 | 第82-84页 |
| 4.3.5 SOM网络识别模型的实验验证 | 第84-86页 |
| 4.4 单、多超声信号时间序列识别实验结果对比分析 | 第86-87页 |
| 4.5 小结 | 第87-88页 |
| 5.神经网络目标识别方法在塔机超声安全预警中的应用 | 第88-100页 |
| 5.1 塔机稳定性判定分析及失稳监测的实现 | 第88-95页 |
| 5.1.1 塔机稳定性判定一般方法 | 第88-89页 |
| 5.1.2 塔机动力稳定性判定方法 | 第89-92页 |
| 5.1.3 神经网络目标识别方法在塔机失稳预警中的应用 | 第92-95页 |
| 5.1.4 神经网络目标识别方法在塔机失稳预警中的试验 | 第95页 |
| 5.2 塔机碰撞特征分析及防碰撞的实现 | 第95-99页 |
| 5.2.1 塔机防碰撞特征分析 | 第95-97页 |
| 5.2.2 神经网络目标识别方法在塔机防碰撞中的应用 | 第97-98页 |
| 5.2.3 神经网络目标识别方法在塔机防碰撞中的试验 | 第98-99页 |
| 5.3 小结 | 第99-100页 |
| 6.结论和展望 | 第100-104页 |
| 6.1 主要研究工作与结论 | 第100-101页 |
| 6.2 研究创新点 | 第101-102页 |
| 6.3 研究展望 | 第102-104页 |
| 致谢 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-115页 |
| 附录 攻读博士学位期间学术成果 | 第115页 |
