| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·远程监测与故障智能诊断的实际意义 | 第10-12页 |
| ·远程监测的现状与发展 | 第10-12页 |
| ·离心压缩机故障远程智能诊断的难点 | 第12-13页 |
| ·课题研究的内容和方法 | 第13-14页 |
| 第二章 远程数据传输存储及短信报警技术 | 第14-21页 |
| ·数据远程传输与存储机制 | 第14-18页 |
| ·数据远程接入技术 | 第14-16页 |
| ·改进数据储存方法 | 第16-18页 |
| ·短信报警机制的改进 | 第18-20页 |
| ·短信报警存在的问题 | 第18-19页 |
| ·短信报警改进 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 离心压缩机故障及诊断方法 | 第21-32页 |
| ·离心压缩机常见故障及其特征 | 第21-30页 |
| ·转子不平衡 | 第21-26页 |
| ·联轴器不对中 | 第26页 |
| ·喘振 | 第26-27页 |
| ·轴承有间隙 | 第27页 |
| ·油膜涡动 | 第27-29页 |
| ·气流激振 | 第29-30页 |
| ·离心压缩机故障诊断方法 | 第30-31页 |
| ·参数法 | 第30页 |
| ·油液分析法 | 第30-31页 |
| ·振动声学法 | 第31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于 LabVIEW 及神经网络的诊断方法 | 第32-42页 |
| ·人工神经网络的发展及特点 | 第32-33页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第32页 |
| ·神经网络的特点 | 第32-33页 |
| ·BP 神经网络及应用 | 第33-38页 |
| ·BP 神经网络的介绍 | 第33-37页 |
| ·BP 神经网络在离心压缩机故障诊断的应用 | 第37-38页 |
| ·基于 LABVIEW 的远程监测及故障诊断系统 | 第38-41页 |
| ·远程监测诊断系统平台的要求 | 第38-39页 |
| ·远程监测诊断系统平台总体架构 | 第39-40页 |
| ·远程监测诊断系统平台的组成 | 第40-41页 |
| ·系统的开发和运行环境 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第五章 远程监测诊断系统平台的实现 | 第42-61页 |
| ·基于虚拟仪器的数据采集系统 | 第42-46页 |
| ·软件的实现 | 第46-47页 |
| ·基于 TCP/IP 协议数据采集 | 第47-48页 |
| ·数据库选择及特点 | 第48-51页 |
| ·LabVIEW 访问数据库方法 | 第51-54页 |
| ·Data Socket 的使用 | 第51-53页 |
| ·远程智能诊断系统平台主界面 | 第53-54页 |
| ·远程状态监测及故障诊断平台 | 第54-56页 |
| ·设备信息管理 | 第56-58页 |
| ·设备故障管理 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 在学研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |