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复杂工业过程的故障诊断与报警系统的设计

第一章 绪论第1-15页
 1.1 故障诊断的概况第9-10页
  1.1.1 国内外故障诊断的研究情况第9-10页
  1.1.2 智能故障诊断系统的现状和应用第10页
 1.2 故障诊断技术第10-13页
  1.2.1 故障诊断的任务及研究内容第10-11页
  1.2.2 故障诊断中的一些基本概念第11页
  1.2.3 现阶段故障诊断的常用方法第11-13页
   1.2.3.1 小波变换方法第11-12页
   1.2.3.2 基于模糊理论的方法第12页
   1.2.3.3 基于神经网络的方法第12页
   1.2.3.4 基于模式识别的方法第12-13页
   1.2.3.5 基于定性模型的方法第13页
 1.3 故障诊断的智能化发展趋势第13-14页
 1.4 本课题研究的主要内容第14-15页
第二章 基于人工神经网络的故障诊断第15-33页
 2.1 人工神经网络与故障诊断第15-16页
 2.2 人工神经网络基础第16-21页
  2.2.1 人工神经元模型第16-18页
  2.2.2 神经网络的连接形式第18-21页
   2.2.2.1 前向网络第18-19页
   2.2.2.2 反馈网络第19-20页
   2.2.2.3 相互结合型网络第20页
   2.2.2.4 混合型网络第20-21页
 2.3 神经网络的学习第21-22页
  2.3.1 有教师学习第21-22页
  2.3.2 无教师学习第22页
 2.4 典型的前向神经网络—反向传播(BP)网络第22-31页
  2.4.1 前向多层网络—BP网络第22-29页
  2.4.2 BP神经网络算法存在的问题及改进第29-31页
   2.4.2.1 变步长算法第30页
   2.4.2.2 增加动量因子算法第30-31页
 2.5 BP神经网络在故障诊断中的应用第31-33页
第三章 基于模糊系统的故障诊断第33-47页
 3.1 模糊理论基础第33-42页
  3.1.1 模糊集合及隶属度函数第33-34页
  3.1.2 模糊关系第34-36页
  3.1.3 “如果-则”推理规则第36-40页
   3.1.3.1 语言变量第36-37页
   3.1.3.2 基于“如果-则”规则的模糊蕴含关系第37-38页
   3.1.3.3 基于“如果-则”规则的模糊推理第38-39页
   3.1.3.4 基于模糊规则库的模糊推理第39-40页
  3.1.4 确定隶属函数的常用方法第40-42页
 3.2 模糊逻辑系统的体系结构第42-46页
 3.3 基于模糊逻辑的故障诊断及存在的弱点第46-47页
第四章 基于神经模糊网络技术的故障诊断第47-68页
 4.1 神经网络与模糊逻辑系统的比较第47-49页
 4.2 神经网络与模糊逻辑的结合方式第49-51页
 4.3 基于神经网络+模糊逻辑方法的故障诊断技术第51-53页
 4.4 硝酸厂冷却系统故障诊断实例第53-67页
  4.4.1 热硝酸冷却过程简介第53页
  4.4.2 故障诊断系统的分析与设计第53-66页
   4.4.2.1 回路级诊断系统的分析与设计第54-59页
   4.4.2.2 元件级诊断系统的分析与设计第59-66页
  4.4.3 实际数据检验测试第66-67页
 4.5 小节第67-68页
第五章 硝酸厂生产过程故障报警系统的设计与开发第68-77页
 5.1 概述第68页
 5.2 硝酸厂生产过程故障报警监控系统的设计第68-70页
  5.2.1 设计要求第68-69页
  5.2.2 系统设计方案第69-70页
   5.2.2.1 系统功能说明第69-70页
   5.2.2.2 系统设计结构框图第70页
 5.3 报警监控系统的硬件及软件实现第70-75页
  5.3.1 系统通信所需的软件、硬件以及报警箱通讯协议第70-71页
   5.3.1.1 软件第70页
   5.3.1.2 操作系统第70页
   5.3.1.3 硬件第70页
   5.3.1.4 报警箱通讯协议第70-71页
  5.3.2 报警监控系统通讯方案的实现第71-75页
   5.3.2.1 软件设计运行界面第71-72页
   5.3.2.2 软件的部分程序代码第72-75页
 5.4 小节第75-77页
结束语第77-79页
论文发表情况第79-80页
参考文献第80-83页
致谢第83页

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