| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·论文选题的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·故障诊断的现状及未来发展方向 | 第8-14页 |
| ·故障诊断方法的发展 | 第8-13页 |
| ·人工神经网络在故障诊断系统中的应用 | 第13-14页 |
| ·论文研究的主要内容及特点 | 第14-15页 |
| ·机组监测诊断系统中传感器故障的诊断 | 第14页 |
| ·基于主元分析法—PCA模型的过程监测 | 第14-15页 |
| ·本文的篇章结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 系统的硬件设计 | 第16-23页 |
| ·系统的组成及总体结构 | 第16-17页 |
| ·温度监控模块硬件电路设计 | 第17-19页 |
| ·DS1820测温电路 | 第17-18页 |
| ·X25045电路 | 第18-19页 |
| ·电流／电压监控模块 | 第19-20页 |
| ·压力监控模块 | 第20页 |
| ·SN75LBC184串行通信转换电路 | 第20页 |
| ·系统抗干扰设计 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 空压机远程监控与故障诊断系统的软件实现 | 第23-32页 |
| ·软件设计概述 | 第23页 |
| ·主要功能模块 | 第23-27页 |
| ·DS1820测温模块 | 第23-24页 |
| ·通信模块 | 第24-27页 |
| ·软件抗干扰模块 | 第27-29页 |
| ·实时控制软件结构特点及干扰途径 | 第27-28页 |
| ·抗干扰编程原理及方法 | 第28-29页 |
| ·上位机监控程序模块 | 第29-31页 |
| ·LABWINDOWS／CVI简介 | 第29-30页 |
| ·基于LABWINDOWS／CVI的上位机程序模块 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于RBF神经网络的压力传感器故障诊断方法的研究 | 第32-49页 |
| ·故障诊断技术在空压机状态检测中的应用 | 第32-33页 |
| ·空压机远程监控与故障诊断系统的可靠性与容错性 | 第33-35页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第35-39页 |
| ·RBF网络的结构 | 第35-36页 |
| ·RBF网络的学习方法 | 第36-39页 |
| ·基于RBF神经网络的压力传感器故障诊断 | 第39-48页 |
| ·压力传感器故障模型的建立 | 第39页 |
| ·基于RBF神经网络的压力传感器状态估计器 | 第39-40页 |
| ·压力传感器故障诊断原理 | 第40-43页 |
| ·仿真故障研究 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于主元分析的温度传感器故障诊断 | 第49-58页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·主元分析 | 第50-55页 |
| ·概述 | 第50-51页 |
| ·主元的计算方法 | 第51-53页 |
| ·数据重构 | 第53-55页 |
| ·基于PCA的温度传感器精度下降故障检测 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58页 |
| ·后续工作的展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间科研及论文完成情况 | 第64页 |