基于神经网络的转炉风机故障诊断

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-12页
·设备诊断技术的重大意义	第7页
·设备诊断技术的发展概况	第7-9页
·神经网络技术的发展概况	第9-11页
·本文的主要目标和所做工作	第11-12页
第二章 设备诊断技术的原理和方法	第12-30页
·设备故障诊断的基本原理和过程	第12-13页
·设备诊断技术的基本方法	第13-16页
·振动诊断技术基础	第16-23页
·旋转机械振动信号的处理与分析	第23-30页
第三章 BP 神经网络及其算法的一种改进	第30-45页
·引言	第30-33页
·人工神经网络的基本概念	第30-31页
·人工神经网络的特点及分类	第31-33页
·BP 神经网络	第33-38页
·BP 神经网络的模型和学习算法	第33-37页
·BP 神经网络用于故障诊断	第37-38页
·本文BP 神经网络的构建	第38-42页
·BP 神经网络的构造与确定	第38页
·BP 神经网络算法的改进	第38-40页
·BP 神经网络的训练与测试	第40-42页
·BP 神经网络的集成	第42-45页
第四章 基于神经网络的转炉风机故障诊断研究	第45-53页
·转炉风机的设备系统简介	第45页
·转炉风机典型故障的基本特征及其故障诊断	第45-48页
·转炉风机的常见故障	第45-46页
·转炉风机振动信号的故障分析及处理	第46-48页
·数据采集和频谱分析	第48-49页
·神经网络故障诊断的实现	第49-50页
·诊断实例	第50-53页
第五章 结论	第53-54页
致谢	第54-55页
参考文献	第55-57页