| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 目录 | 第12-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-24页 |
| ·课题来源及意义 | 第15-16页 |
| ·课题来源 | 第15页 |
| ·课题的研究意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-22页 |
| ·钢丝绳无损检测技术 | 第16-18页 |
| ·钢丝绳电磁无损检测技术 | 第18-19页 |
| ·钢丝绳检测信号分析处理和损伤定量识别技术 | 第19-21页 |
| ·现有钢丝绳磁性无损检测技术存在的问题 | 第21-22页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第22-24页 |
| 第2章 钢丝绳断丝漏磁检测原理及系统硬件设计 | 第24-39页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·钢丝绳无损检测系统结构模型 | 第24-28页 |
| ·钢丝绳损伤形式 | 第24-25页 |
| ·钢丝绳漏磁无损检测原理 | 第25-27页 |
| ·基于虚拟仪器的钢丝绳损伤检测系统结构模型 | 第27-28页 |
| ·励磁回路分析与装置设计 | 第28-32页 |
| ·钢丝绳断丝漏磁检测器设计 | 第32-36页 |
| ·信号采集处理系统 | 第36-37页 |
| ·钢丝绳无损检测试验平台的搭建及检测试验 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 钢丝绳断丝损伤漏磁检测信号降噪方法研究 | 第39-55页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·基于小波系数尺度间相关性的钢丝绳损伤信号降噪方法 | 第40-47页 |
| ·小波变换理论 | 第40-41页 |
| ·钢丝绳断丝损伤信号小波阈值降噪基本原理与算法 | 第41-42页 |
| ·基于钢丝绳断丝信号小波系数各尺度间相关性的阈值算法 | 第42-44页 |
| ·降噪效果分析 | 第44-47页 |
| ·基于信号相关性的钢丝绳断丝损伤检测信号降噪算法 | 第47-54页 |
| ·提升小波变换 | 第47-48页 |
| ·预测算子和更新算子的计算 | 第48-49页 |
| ·基于钢丝绳断丝损伤信号相关性的降噪算法 | 第49-51页 |
| ·降噪结果分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 钢丝绳断丝损伤信号特征提取 | 第55-79页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·基于信息熵的钢丝绳断丝信号特征提取 | 第56-67页 |
| ·熵 | 第56页 |
| ·钢丝绳损伤信号的功率谱熵 | 第56-57页 |
| ·重心频率 | 第57页 |
| ·钢丝绳断丝损伤信号处理 | 第57-67页 |
| ·钢丝绳断丝损伤信号的时域及时频域特征提取 | 第67-70页 |
| ·基于类距离可分离性判据的混合特征提取 | 第70-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第5章 钢丝绳断丝损伤定量识别方法研究 | 第79-114页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·基于 BP 神经网络的钢丝绳断丝损伤定量识别 | 第80-89页 |
| ·BP 神经网络模型的建立及训练策略 | 第80-84页 |
| ·BP 神经网络样本的构造与特征值预处理 | 第84-85页 |
| ·BP 神经网络的输出 | 第85-86页 |
| ·网络训练及测试 | 第86-89页 |
| ·钢丝绳断丝损伤识别的径向基神经网络 | 第89-94页 |
| ·径向基神经网络设计 | 第89-92页 |
| ·网络性能及测试结果分析 | 第92-94页 |
| ·基于支持向量机的钢丝绳断丝损伤识别 | 第94-102页 |
| ·支持向量机理论 | 第94-98页 |
| ·钢丝绳断丝损伤的多分类支持向量机构造 | 第98-99页 |
| ·钢丝绳断丝损伤识别支持向量机的网络结构构建 | 第99-100页 |
| ·钢丝绳断丝损伤诊断测试 | 第100-101页 |
| ·基于支持向量机的断丝损伤识别模型的小样本识别能力 | 第101-102页 |
| ·神经网络与支持向量机损伤识别模型的测试对比 | 第102-112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 第6章 基于 D-S 证据理论的钢丝绳断丝损伤多模型融合决策识别 | 第114-132页 |
| ·引言 | 第114页 |
| ·D-S 证据理论 | 第114-117页 |
| ·证据理论的基本概念 | 第114-116页 |
| ·D-S 证据联合规则 | 第116-117页 |
| ·钢丝绳断丝损伤多模型融合决策识别 | 第117-120页 |
| ·基于 D-S 证据理论的断丝损伤多模型融合决策识别模型构建 | 第117-118页 |
| ·基于 D-S 证据理论的断丝损伤多模型融合决策识别方法 | 第118-120页 |
| ·钢丝绳断丝损伤多模型融合决策识别结果分析 | 第120-130页 |
| ·本章小结 | 第130-132页 |
| 第7章 结论与展望 | 第132-135页 |
| ·论文工作总结 | 第132-133页 |
| ·研究展望 | 第133-135页 |
| 参考文献 | 第135-146页 |
| 攻读博士学位期间完成的学术论文及科研成果 | 第146-147页 |
| 致谢 | 第147页 |
