| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题来源及应用背景 | 第10-11页 |
| ·故障诊断技术的发展与现状 | 第11-13页 |
| ·故障诊断的目的及内容 | 第11-12页 |
| ·故障诊断技术的国内外研究、发展现状 | 第12-13页 |
| ·数据驱动技术在故障诊断中的应用 | 第13-14页 |
| ·本文研究的意义及主要内容 | 第14-16页 |
| ·论文的研究意义 | 第14页 |
| ·论文的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 乳化器故障类型及特征研究 | 第16-31页 |
| ·油包水型乳化炸药连续化生产工艺流程 | 第16-21页 |
| ·油包水型乳化炸药生产工艺流程 | 第16-17页 |
| ·连续乳化工艺 | 第17页 |
| ·AE-HLC 型立式乳化器 | 第17-21页 |
| ·乳化器故障诊断概述 | 第21-22页 |
| ·乳化器故障类型及特性 | 第22-30页 |
| ·乳化器故障树分析图 | 第22页 |
| ·轴承故障机理及特征 | 第22-25页 |
| ·电动机故障机理及特征 | 第25-28页 |
| ·乳化器转子碰摩故障机理及特征 | 第28-30页 |
| ·其他生产设备故障引起的乳化器故障 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 乳化器故障诊断系统中故障诊断方法的研究 | 第31-41页 |
| ·乳化器的故障诊断方法概述 | 第31-33页 |
| ·乳化器故障诊断方法分类 | 第31-32页 |
| ·乳化器故障诊断的定性分析方法 | 第32页 |
| ·乳化器故障诊断的定量分析方法 | 第32-33页 |
| ·数据驱动理论 | 第33-37页 |
| ·数据驱动理论概述 | 第33-34页 |
| ·小波分析理论 | 第34-36页 |
| ·小波包分析及其特征提取理论及方法 | 第36-37页 |
| ·Elman 人工神经网络 | 第37-39页 |
| ·Elman 人工神经网络简介 | 第37页 |
| ·Elman 人工神经网络建模原理及训练算法 | 第37-39页 |
| ·利用小波包算法和神经网络算法实现乳化器故障诊断的基本流程 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于数据驱动的乳化器故障诊断系统软硬件结构设计 | 第41-51页 |
| ·诊断系统硬件结构设计 | 第41-48页 |
| ·系统结构设计及基本工作原理 | 第41页 |
| ·振动传感器的选型及安装 | 第41-43页 |
| ·振动信号变送器的选型 | 第43-44页 |
| ·PLC 及 D/A 转换模块 | 第44-47页 |
| ·上位机的选型 | 第47-48页 |
| ·诊断系统软件结构设计 | 第48-50页 |
| ·诊断系统数据流程 | 第48-49页 |
| ·诊断系统软件开发工具 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 系统的实现及仿真测试 | 第51-61页 |
| ·基于数据驱动的乳化器故障诊断系统的实现 | 第51-57页 |
| ·组态王软件的变量设置 | 第51-52页 |
| ·VB 与 Access 数据库连接 | 第52-53页 |
| ·VB 对 Matlab 的调用设置 | 第53-57页 |
| ·基系统仿真和分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·研究展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68页 |