磁浮列车悬浮监控系统研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 磁浮系统的应用概况 | 第10-11页 |
| 1.3 组态软件概述 | 第11-12页 |
| 1.4 故障诊断技术的研究概况 | 第12-15页 |
| 1.4.1 故障诊断的发展过程 | 第12页 |
| 1.4.2 故障诊断的理论方法 | 第12-13页 |
| 1.4.3 数据融合介绍和在故障诊断中的应用 | 第13-15页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 磁浮列车悬浮监控系统 | 第16-22页 |
| 2.1 磁浮列车悬浮系统 | 第16-17页 |
| 2.2 悬浮监控系统的需求分析 | 第17页 |
| 2.3 CAN通信 | 第17-20页 |
| 2.3.1 CAN总线 | 第17-19页 |
| 2.3.2 CAN通信协议 | 第19-20页 |
| 2.4 悬浮监控系统架构 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 数据融合故障诊断系统 | 第22-36页 |
| 3.1 数据融合故障诊断系统 | 第22-23页 |
| 3.2 数据级融合 | 第23页 |
| 3.3 特征级融合 | 第23-26页 |
| 3.3.1 广义回归神经网络 | 第24页 |
| 3.3.2 广义回归神经网络结构 | 第24页 |
| 3.3.3 广义回归神经网络理论基础 | 第24-25页 |
| 3.3.4 广义回归神经网络的优点 | 第25-26页 |
| 3.4 决策级融合 | 第26-29页 |
| 3.4.1 D-S证据理论融合算法 | 第26页 |
| 3.4.2 D-S证据理论的基本定义 | 第26-27页 |
| 3.4.3 D-S证据理论的合成规则 | 第27-28页 |
| 3.4.4 D-S证据理论的决策方法 | 第28-29页 |
| 3.5 悬浮系统数据融合故障诊断方法 | 第29-34页 |
| 3.5.1 数据级融合 | 第29-30页 |
| 3.5.2 特征级融合 | 第30-33页 |
| 3.5.3 决策级融合 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 组态软件的实现 | 第36-45页 |
| 4.1 开发平台 | 第37-38页 |
| 4.2 图形组态开发 | 第38-42页 |
| 4.2.1 属性管理器 | 第38-39页 |
| 4.2.2 事件管理器 | 第39页 |
| 4.2.3 画面串行化和存储 | 第39-42页 |
| 4.3 数据库模块 | 第42-43页 |
| 4.4 设备通信模块 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 系统测试 | 第45-56页 |
| 5.1 组态软件测试 | 第45-46页 |
| 5.1.1 组态开发系统 | 第45-46页 |
| 5.1.2 组态运行系统 | 第46页 |
| 5.2 悬浮监控系统测试 | 第46-55页 |
| 5.2.1 数据库配置 | 第46-47页 |
| 5.2.2 CAN通信配置 | 第47-48页 |
| 5.2.3 界面组态 | 第48-49页 |
| 5.2.4 运行界面 | 第49-53页 |
| 5.2.5 故障诊断功能测试 | 第53-55页 |
| 5.2.6 悬浮监控系统的优缺点 | 第55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第61页 |
