基于PLC的非晶带材生产线控制系统故障诊断方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-15页 |
| ·非晶带材生产线简介 | 第9-11页 |
| ·非晶带材生产线控制系统简介 | 第11-12页 |
| ·非晶带材生产线控制系统故障诊断现状 | 第12页 |
| ·论文研究的意义 | 第12-13页 |
| ·论文采取的研究方法 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 2.非晶带材生产线控制系统软硬件配置 | 第15-22页 |
| ·控制系统硬件配置 | 第15-20页 |
| ·控制系统软件结构 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3.控制系统的常规诊断方法 | 第22-26页 |
| ·非晶带材生产线控制系统剖析 | 第22-23页 |
| ·设备检修常规方法 | 第23-25页 |
| ·常规诊断步骤 | 第23-24页 |
| ·故障定位方法 | 第24-25页 |
| ·其他诊断方法 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4.控制系统故障诊断的新方法 | 第26-54页 |
| ·PLC 的在线自诊断功能 | 第26-30页 |
| ·硬件故障自诊断 | 第26-28页 |
| ·利用故障处理组织块来诊断 | 第28-29页 |
| ·PLC 的通讯故障诊断 | 第29-30页 |
| ·故障快速定位方法 | 第30-34页 |
| ·设备故障库诊断法 | 第34-47页 |
| ·方法概述 | 第34-36页 |
| ·此方法的可行性分析 | 第36-38页 |
| ·基于现场总线的设备状态检测 | 第38-42页 |
| ·设备故障库的建立 | 第42-47页 |
| ·基于 BP 神经网络的故障预测模型 | 第47-53页 |
| ·BP 预测模型概述 | 第47-48页 |
| ·PLC 控制系统常见故障点 | 第48-49页 |
| ·BP 神经网络推理模型 | 第49-51页 |
| ·PLC 控制系统的 BP 预测方法 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5.故障诊断新方法的应用与分析 | 第54-59页 |
| ·故障诊断新方法的现场应用 | 第54-58页 |
| ·故障诊断新方法的应用分析 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6.总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |
