| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·地铁环控系统轴流风机故障诊断的意义 | 第10-11页 |
| ·设备故障诊断技术的发展 | 第11-12页 |
| ·设备故障诊断的概述 | 第11-12页 |
| ·国内设备故障诊断技术的发展 | 第12页 |
| ·国外设备故障诊断技术的发展 | 第12页 |
| ·轴流风机的故障诊断方法 | 第12-13页 |
| ·故障诊断技术的基本方法 | 第12-13页 |
| ·轴流风机故障诊断方法概述 | 第13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 轴流风机的故障机理研究 | 第16-23页 |
| ·轴流风机的原理及用途 | 第16-18页 |
| ·轴流风机的基本结构及工作原理 | 第16-18页 |
| ·轴流风机的用途 | 第18页 |
| ·轴流风机典型故障分析 | 第18-19页 |
| ·轴流风机的常见故障类型 | 第18页 |
| ·轴流风机典型故障的机理分析 | 第18-19页 |
| ·轴流风机典型故障振动特性分析 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于PRO/E的轴流风机建模 | 第23-31页 |
| ·PRO/E的介绍 | 第23-25页 |
| ·PRO/E软件概述及其特点 | 第23-24页 |
| ·PRO/E软件的建模流程 | 第24-25页 |
| ·轴流风机中主要部件的建模 | 第25-28页 |
| ·地铁轴流风机的组成 | 第25-26页 |
| ·叶轮的建模 | 第26-27页 |
| ·轴流风机其他部件的建模 | 第27-28页 |
| ·PRO/E中轴流风机的组装实现 | 第28-30页 |
| ·PRO/E中零件装配介绍 | 第28-29页 |
| ·地铁轴流风机装配实现 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于虚拟样机的轴流风机典型故障模拟 | 第31-43页 |
| ·虚拟样机技术 | 第31-33页 |
| ·虚拟样机技术的概念 | 第31-32页 |
| ·虚拟样机技术的发展 | 第32页 |
| ·虚拟样机技术的应用 | 第32-33页 |
| ·PRO/E与ADAMS的数据通信 | 第33-37页 |
| ·ADAMS/View的介绍 | 第33-34页 |
| ·MECHANISM/Pro接口模块介绍以及配置 | 第34-35页 |
| ·PRO/E与ADAMS数据通信的主要步骤 | 第35-37页 |
| ·ADAMS中轴流风机约束添加 | 第37-39页 |
| ·轴流风机的故障仿真和数据提取 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于神经网络的地铁轴流风机故障诊断方法研究与实现 | 第43-55页 |
| ·人工神经网络概述 | 第43页 |
| ·BP神经网络及其应用 | 第43-47页 |
| ·BP网络模型 | 第43-44页 |
| ·BP学习算法 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络在轴流风机故障诊断中的诊断实例 | 第45-47页 |
| ·SOM神经网络及其应用 | 第47-51页 |
| ·SOM网络的生物学基础与结构 | 第47页 |
| ·SOM网络的原理与算法 | 第47-49页 |
| ·SOM神经网络在轴流风机故障诊断中的诊断实例 | 第49-50页 |
| ·BP与SOM神经网络的比较 | 第50-51页 |
| ·基于虚拟样机和神经网络的地铁环控系统轴流风机故障诊断实现 | 第51-54页 |
| ·地铁环控系统中轴流风机故障诊断总体框架 | 第51-52页 |
| ·地铁环控系统中轴流风机故障诊断过程 | 第52-53页 |
| ·地铁环控系统中轴流风机故障诊断实验结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文总结 | 第55页 |
| ·论文展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |