| 1 绪论 | 第1-15页 |
| ·故障诊断的意义 | 第8-9页 |
| ·故障基本概念 | 第8页 |
| ·故障诊断意义 | 第8-9页 |
| ·故障诊断的内容 | 第9-11页 |
| ·故障诊断简介 | 第9-10页 |
| ·故障诊断内容 | 第10-11页 |
| ·故障诊断的发展概况及现状 | 第11-13页 |
| ·故障诊断的发展史及其在国外发展概况 | 第11-12页 |
| ·故障诊断在我国的发展现状及存在问题 | 第12页 |
| ·故障诊断的发展趋势 | 第12-13页 |
| ·问题的提出和本文的主要工作 | 第13-15页 |
| ·问题提出 | 第13-14页 |
| ·本文工作与拟采用方法 | 第14-15页 |
| 2 煤自燃发火实验台系统介绍 | 第15-22页 |
| ·实验台系统简介 | 第15-18页 |
| ·炉体 | 第16页 |
| ·控制系统 | 第16-17页 |
| ·监测系统 | 第17-18页 |
| ·实验台系统故障分析 | 第18-20页 |
| ·故障机理分析 | 第18-19页 |
| ·故障诊断可行性 | 第19页 |
| ·诊断对象故障分析 | 第19-20页 |
| ·温度控制子系统故障诊断系统结构 | 第20-21页 |
| ·温度传感器简介 | 第20页 |
| ·温度控制系统故障诊断结构简介 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 煤自燃发火实验台系统数据采集系统组成 | 第22-31页 |
| ·数据采集系统概述 | 第22-26页 |
| ·数据采集系统的功能 | 第22-23页 |
| ·数据采集系统的硬件结构形式 | 第23-25页 |
| ·数据采集系统软件构成 | 第25页 |
| ·设计数据采集系统原则 | 第25-26页 |
| ·本实验台故障诊断数据采集系统硬件组成 | 第26-29页 |
| ·数据采集系统软件实现 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于灰色理论煤自燃发火实验台温度控制系统故障诊断 | 第31-42页 |
| ·灰色系统理论简介 | 第31-33页 |
| ·灰色系统理论基本概念及其特点 | 第31-33页 |
| ·灰色系统理论内容 | 第33页 |
| ·灰色系统在故障诊断上的应用 | 第33-37页 |
| ·灰色系统理论中的预测方法 | 第34-36页 |
| ·灰色预测法在设备状态预报中的应用 | 第36-37页 |
| ·灰色预测在煤自然发火系统温度控制子系统上应用及软件实现 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于神经网络故障诊断系统设计 | 第42-53页 |
| ·神经网络简介 | 第42-45页 |
| ·人工神经网络发展史 | 第42-43页 |
| ·人工神经网络基本定义及其特点 | 第43页 |
| ·人工神经网络基本模型简介 | 第43-44页 |
| ·人工神经网络几种基本结构 | 第44页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第44-45页 |
| ·多层前馈网络BP算法及其结构设计实现 | 第45-49页 |
| ·BP网络简介 | 第45-46页 |
| ·BP网络结构及其学习 | 第46-48页 |
| ·BP网络结构设计 | 第48-49页 |
| ·基于BP算法的故障诊断系统程序结构设计 | 第49-52页 |
| ·程序的编制与实现 | 第49-50页 |
| ·BP网络结构设计以及模型的建立 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 基于神经网络的实验台温度系统故障诊断结果 | 第53-60页 |
| ·神经网络训练结果 | 第53-59页 |
| ·网络训练样本的确定 | 第53-54页 |
| ·样本数据预处理 | 第54-56页 |
| ·网络训练结果 | 第56-57页 |
| ·神经网络故障诊断结果 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |