基于人工免疫算法的比例方向阀故障智能诊断系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题的提出及意义 | 第8-10页 |
| ·课题的提出 | 第8页 |
| ·课题的意义 | 第8-10页 |
| ·液压设备故障诊断技术的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·液压设备故障诊断方法概述 | 第11-15页 |
| ·液压设备故障诊断方法 | 第11-13页 |
| ·发展趋势 | 第13-15页 |
| ·本课题的研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 比例方向阀的特性及主要故障机理 | 第16-32页 |
| ·比例方向阀的静态特性 | 第16-18页 |
| ·空载流量特性 | 第16-17页 |
| ·负载流量特性 | 第17页 |
| ·压力特性 | 第17-18页 |
| ·内泄漏特性 | 第18页 |
| ·比例方向阀的动态特性 | 第18-20页 |
| ·阶跃响应特性 | 第18-19页 |
| ·频率特性 | 第19-20页 |
| ·比例方向阀的结构 | 第20-21页 |
| ·电反馈比例方向阀的故障机理 | 第21-31页 |
| ·电反馈比例方向阀的主要故障 | 第21-23页 |
| ·比例方向阀的的磨损研究 | 第23-26页 |
| ·卡紧研究 | 第26-29页 |
| ·气穴与气蚀研究 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 比例方向阀故障特征参数的获取 | 第32-40页 |
| ·比例方向阀的实验设计 | 第32-33页 |
| ·实验对象 | 第32页 |
| ·实验目的 | 第32页 |
| ·实验原理 | 第32-33页 |
| ·比例方向阀实验的具体内容及实施方案 | 第33-34页 |
| ·比例方向阀的特征曲线提取及分析 | 第34-39页 |
| ·特征曲线的提取 | 第34-39页 |
| ·特征曲线分析 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 人工免疫算法在比例阀的故障模式识中的研究 | 第40-57页 |
| ·人工免疫系统概述 | 第40-43页 |
| ·生物免疫学原理 | 第40-41页 |
| ·人工免疫系统的研究内容 | 第41-42页 |
| ·人工免疫系统的特点 | 第42-43页 |
| ·人工免疫算法和神经网络的结合研究 | 第43-52页 |
| ·免疫算法简介 | 第43-46页 |
| ·神经网络算法简介 | 第46-50页 |
| ·免疫算法和神经网络的结合研究 | 第50-52页 |
| ·免疫神经网络用于比例方向阀故障模式识别的建模 | 第52-56页 |
| ·免疫神经网络的结构 | 第52页 |
| ·输入层与输出层的设计 | 第52-53页 |
| ·中间隐层和权值更新的设计 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于免疫神经网络的比例阀故障智能诊断系统 | 第57-65页 |
| ·电液比例阀智能故障诊断平台概述 | 第57-58页 |
| ·比例阀智能故障诊断平台介绍 | 第58-63页 |
| ·故障诊断模块 | 第58-60页 |
| ·免疫神经网络训练模块 | 第60-61页 |
| ·知识库管理模块 | 第61-62页 |
| ·数据库管理模块 | 第62-63页 |
| ·比例方向阀智能故障诊断平台实现的关键问题 | 第63页 |
| ·故障样本的数据处理 | 第63页 |
| ·权值的更新速度和网络的收敛速度 | 第63页 |
| ·实验结果 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-66页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第70页 |
