基于模糊神经网络的电梯电气控制故障诊断系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第12页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 电梯系统与模糊神经网络 | 第15-23页 |
| 2.1 电梯系统的工作原理 | 第15-16页 |
| 2.2 电梯群控系统结构 | 第16-18页 |
| 2.2.1 群控的工作程序 | 第16-17页 |
| 2.2.2 群控的调度原则 | 第17页 |
| 2.2.3 电梯群控系统的特点 | 第17-18页 |
| 2.3 模糊神经网络概述 | 第18-22页 |
| 2.3.1 模糊理论概述 | 第18-19页 |
| 2.3.2 模糊推理系统 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 电梯故障诊断模型的建立 | 第23-35页 |
| 3.1 电梯系统 | 第23-25页 |
| 3.1.1 电梯系统的组成 | 第23页 |
| 3.1.2 电梯控制系统的组成 | 第23-24页 |
| 3.1.3 电梯控制系统常用的传感器 | 第24-25页 |
| 3.2 电梯控制系统常见故障 | 第25-26页 |
| 3.3 故障诊断神经网络模型建立 | 第26-34页 |
| 3.3.1 状态参数采集 | 第26-27页 |
| 3.3.2 模糊神经网络模型 | 第27页 |
| 3.3.3 输入数据的模糊化 | 第27-30页 |
| 3.3.4 BP网络模型设计 | 第30-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 模糊神经网络算法设计与仿真 | 第35-46页 |
| 4.1 遗传算法优化模糊神经网络 | 第35-39页 |
| 4.1.1 基本思想 | 第35页 |
| 4.1.2 目标函数及其约束条件 | 第35-36页 |
| 4.1.3 遗传优化模糊神经网络权值阈值的步骤 | 第36-39页 |
| 4.2 训练实验及结果分析 | 第39-45页 |
| 4.2.1 故障诊断系统模型的仿真测试 | 第39-43页 |
| 4.2.2 与不经优化的BP神经网络比较 | 第43-44页 |
| 4.2.3 与不经模糊化的神经网络比较 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 电梯远程监控及故障诊断系统设计与实现 | 第46-59页 |
| 5.1 系统目标 | 第46页 |
| 5.2 系统功能模块 | 第46-47页 |
| 5.3 系统设计 | 第47-49页 |
| 5.3.1 系统开发环境 | 第47-48页 |
| 5.3.2 系统的拓扑结构 | 第48-49页 |
| 5.4 电梯监控子系统数据库设计 | 第49-55页 |
| 5.4.1 数据库表结构设计 | 第49-54页 |
| 5.4.2 数据库逻辑模型设计 | 第54-55页 |
| 5.5 系统运行界面 | 第55-58页 |
| 5.5.1 电梯参数实时监控模块 | 第56页 |
| 5.5.2 故障诊断模块 | 第56-57页 |
| 5.5.3 数据维护模块 | 第57-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-61页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第68页 |
