汽车安全气囊生产线装配工序故障诊断方法的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·课题的来源及意义 | 第6-7页 |
| ·课题的来源 | 第6页 |
| ·课题的意义 | 第6-7页 |
| ·故障诊断方法的国内外发展状况 | 第7-8页 |
| ·故障诊断技术的发展趋势 | 第8-9页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 汽车安全气囊生产线装配工序主要机理 | 第11-18页 |
| ·汽车安全气囊系统原理介绍 | 第11-14页 |
| ·汽车安全气囊系统基本工作原理 | 第11页 |
| ·汽车安全气囊系统分类及要求 | 第11-12页 |
| ·汽车安全气囊系统的控制原理图 | 第12-14页 |
| ·汽车安全气囊生产线装配工序 | 第14-17页 |
| ·汽车安全气囊生产线装配流程 | 第14-16页 |
| ·汽车安全气囊生产线装配工序的故障诊断 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 人工神经网络及小波包算法的理论研究 | 第18-31页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第18-20页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络的特征 | 第19页 |
| ·人工神经网络的典型结构 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的学习模式 | 第20页 |
| ·SOM神经网络 | 第20-24页 |
| ·SOM网络的概念 | 第20-21页 |
| ·竞争学习的概念及原理 | 第21-22页 |
| ·竞争学习的算法 | 第22-24页 |
| ·SOM神经网络的优缺点 | 第24-25页 |
| ·小波包分析及其应用 | 第25-30页 |
| ·小波包基本原理 | 第25-27页 |
| ·小波包分解重构 | 第27-29页 |
| ·小波包去噪的基本原理 | 第29-30页 |
| ·小波包能量谱 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 安全气囊生产线装配工序的故障诊断 | 第31-42页 |
| ·汽车安全气囊生产线的故障诊断 | 第31-34页 |
| ·电机故障 | 第34-41页 |
| ·电机故障信号的采集 | 第35-36页 |
| ·采集信号的小波包分析及特征提取 | 第36-38页 |
| ·基于SOM神经网络的电机故障诊断 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于故障诊断的人机界面的实现 | 第42-47页 |
| ·基于Labview的故障诊断界面 | 第42-44页 |
| ·Labview界面设计原理 | 第42-43页 |
| ·Labview的数据库访问方式 | 第43页 |
| ·Labview软件开发流程 | 第43-44页 |
| ·气囊折袋设备故障诊断界面的实现 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-48页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 作者简介 | 第52页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第52-53页 |
| 原创性声明 | 第53页 |
| 论文使用授权说明 | 第53页 |
