| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 刮板输送机故障诊断的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 机械故障诊断技术的发展历程和研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 刮板输送机常用的故障诊断方法 | 第12-14页 |
| 1.4 聚类分析方法在故障诊断方面的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4.1 模糊聚类算法的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4.2 刮板输送机故障诊断中应用模糊聚类的意义 | 第15-16页 |
| 1.5 本课题的研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 2 刮板输送机常见故障分析 | 第18-27页 |
| 2.1 刮板输送机介绍 | 第18-23页 |
| 2.1.1 刮板输送机概述 | 第18-20页 |
| 2.1.2 刮板输送机结构 | 第20-23页 |
| 2.2 刮板输送机故障分类 | 第23-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 模糊C-均值聚类 | 第27-35页 |
| 3.1 模糊理论基础 | 第27-28页 |
| 3.1.1 模糊理论简介 | 第27页 |
| 3.1.2 模糊集合理论 | 第27-28页 |
| 3.2 模糊聚类基础 | 第28-29页 |
| 3.2.1 聚类分析 | 第28-29页 |
| 3.2.2 模糊聚类分析 | 第29页 |
| 3.3 模糊C-均值算法 | 第29-31页 |
| 3.3.1 模糊C-均值聚类算法（FCM） | 第30-31页 |
| 3.4 FCM算法有效性的验证 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于遗传模拟退火算法的模糊C-均值聚类 | 第35-42页 |
| 4.1 模拟退火算法 | 第35-37页 |
| 4.1.1 模拟退火算法的物理基础 | 第35-36页 |
| 4.1.2 物理系统退火过程 | 第36页 |
| 4.1.3 Metropolis准则 | 第36页 |
| 4.1.4 模拟退火算法的描述 | 第36-37页 |
| 4.1.5 算法的计算流程 | 第37页 |
| 4.2 遗传算法 | 第37-38页 |
| 4.3 优化后的的算法流程 | 第38-40页 |
| 4.4 实例分析 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 优化算法在刮板输送机故障诊断中的应用 | 第42-52页 |
| 5.1 刮板输送机故障点的选取 | 第42-45页 |
| 5.1.1 减速器常见故障点的选取 | 第42-44页 |
| 5.1.2 电动机常见故障点的选取 | 第44-45页 |
| 5.2 刮板输送机故障数据处理 | 第45-46页 |
| 5.3 刮板输送机故障诊断 | 第46-51页 |
| 5.3.1 基于模糊聚类的故障诊断结构 | 第46-47页 |
| 5.3.2 基于模糊聚类的故障诊断算法实现 | 第47-48页 |
| 5.3.3 仿真结果及分析 | 第48-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 1 | 第58-59页 |
| 附录 2 | 第59页 |