基于声发射的真空泄漏在线检测方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 真空在线检测方法的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 声发射检测方法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 神经网络的应用 | 第12页 |
| 1.4 课题研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 声发射检测及神经网络基础理论 | 第14-26页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 声发射检测的基本原理 | 第14-15页 |
| 2.3 声发射信号分析方法 | 第15-19页 |
| 2.3.1 声发射信号的参数分析 | 第15页 |
| 2.3.2 声发射信号波形分析 | 第15-19页 |
| 2.4 神经网络模型 | 第19-21页 |
| 2.5 误差反向传播神经网络 | 第21-24页 |
| 2.5.1 误差反向传播神经网络模型 | 第21-22页 |
| 2.5.2 BP神经网络的学习算法 | 第22-24页 |
| 2.6 反向传播算法的性能分析及改进算法 | 第24-25页 |
| 2.6.1 反向传播算法的性能分析 | 第24页 |
| 2.6.2 BP算法的改进 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 改进的多参数融合泄漏识别系统设计 | 第26-39页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 泄漏识别系统的构建 | 第26-27页 |
| 3.3 模拟在轨航天器泄漏声发射信号采集 | 第27-29页 |
| 3.3.1 泄漏实验平台组成 | 第27-28页 |
| 3.3.2 泄漏声发射信号采集 | 第28-29页 |
| 3.4 真空泄漏样本集的设计与预处理 | 第29-34页 |
| 3.4.1 样本集的特征参数提取 | 第29-32页 |
| 3.4.2 样本集的特征参数改进融合 | 第32页 |
| 3.4.3 样本集数据的预处理 | 第32-34页 |
| 3.4.4 期望的输出编码 | 第34页 |
| 3.5 系统网络结构及网络参数设计 | 第34-35页 |
| 3.5.1 系统网络结构设计 | 第34-35页 |
| 3.5.2 系统网络参数设计 | 第35页 |
| 3.6 漏孔识别与结果分析 | 第35-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 混沌优化改进的BP神经网络泄漏检测 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 混沌理论模型简介 | 第39-42页 |
| 4.3 BP神经网络的混沌优化方法 | 第42-43页 |
| 4.3.1 BP神经网络混沌优化算法设计 | 第42页 |
| 4.3.2 网络结构及参数设计 | 第42-43页 |
| 4.4 几种改进的BP算法对比 | 第43-45页 |
| 4.5 不同采样距离下漏孔识别结果分析 | 第45-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
