| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究现状及发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容与结构 | 第15-16页 |
| 1.4.1 本文主要内容 | 第15页 |
| 1.4.2 本文结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 矿井提升机常见故障分析 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 矿井提升机系统简介 | 第17-21页 |
| 2.2.1 矿井提升机基本组成 | 第18页 |
| 2.2.2 矿井提升机工作原理 | 第18-21页 |
| 2.3 矿井提升机运行速度变化规律 | 第21-22页 |
| 2.4 矿井提升机故障分析 | 第22-28页 |
| 2.4.1 矿井提升机故障分类 | 第22-27页 |
| 2.4.2 矿井提升机常见故障组成 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 矿井提升机监测与诊断系统方案设计与硬件选型 | 第29-39页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 通信方式选择 | 第29-31页 |
| 3.2.1 矿区通信方式介绍 | 第29-30页 |
| 3.2.2 工业以太网通信方式选择 | 第30-31页 |
| 3.3 监测与故障诊断系统方案设计 | 第31-33页 |
| 3.3.1 监测内容组成 | 第31页 |
| 3.3.2 系统主要完成技术内容 | 第31-32页 |
| 3.3.3 系统方案设计 | 第32-33页 |
| 3.4 系统硬件设计 | 第33-38页 |
| 3.4.1 工业现场硬件设备选用标准 | 第33页 |
| 3.4.2 传感器选用原则 | 第33-34页 |
| 3.4.3 现场监测系统硬件设计及安装 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 矿井提升机监测系统软件设计 | 第39-55页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 软件系统组成 | 第39-40页 |
| 4.3 信号采集中继站程序设计 | 第40-44页 |
| 4.3.1 信号采集程序设计 | 第40-42页 |
| 4.3.2 以太网传输程序设计 | 第42-44页 |
| 4.4 上位机软件程序设计 | 第44-53页 |
| 4.4.1 工控软件“组态王”介绍 | 第45-46页 |
| 4.4.2 现场上位机软件程序设计 | 第46-51页 |
| 4.4.3 监测中心上位机程序设计 | 第51-53页 |
| 4.5 系统运行情况 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于 SVM 和 D-S 证据理论的信息融合故障诊断模型研究与故障数据仿真 | 第55-79页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 信息融合基本理论 | 第55-58页 |
| 5.2.1 信息融合简介 | 第55-56页 |
| 5.2.2 信息融合基本原理 | 第56-57页 |
| 5.2.3 信息融合主要模型及算法 | 第57-58页 |
| 5.3 D-S 证据理论介绍 | 第58-62页 |
| 5.3.1 识别框架与基本概率分配函数 | 第58-59页 |
| 5.3.2 信任函数与似然函数 | 第59-60页 |
| 5.3.3 证据理论的合成规则与决策规则 | 第60-62页 |
| 5.4 支持向量机(SVM)介绍 | 第62-74页 |
| 5.4.1 支持向量机的理论基础 | 第62-63页 |
| 5.4.2 线性可分情况下的支持向量机 | 第63-68页 |
| 5.4.3 非线性可分情况下的支持向量机 | 第68-71页 |
| 5.4.4 多类分类的支持向量机 | 第71-74页 |
| 5.5 基于 SVM 和 D-S 证据理论的信息融合故障诊断模型 | 第74-78页 |
| 5.5.1 故障诊断软件平台介绍 | 第74页 |
| 5.5.2 故障诊断模型 | 第74-75页 |
| 5.5.3 故障诊断 | 第75-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79-80页 |
| 6.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及专利情况 | 第87页 |
