基于粗糙集的采煤机故障诊断方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·采煤机故障诊断研究现状与趋势 | 第9-11页 |
| ·采煤机故障诊断研究现状 | 第9-10页 |
| ·采煤机故障诊断发展趋势 | 第10-11页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11页 |
| ·技术路线 | 第11-13页 |
| 2 基于粗糙集的采煤机故障分类与诊断方法 | 第13-19页 |
| ·采煤机结构分析 | 第13-14页 |
| ·采煤机故障分类及故障机理 | 第14-15页 |
| ·采煤机故障诊断常见方法分析 | 第15-17页 |
| ·基于粗糙集的采煤机故障诊断 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 粗糙集理论基础 | 第19-26页 |
| ·基本概念 | 第19-21页 |
| ·不可分辨关系 | 第19页 |
| ·粗糙集与精确集 | 第19-20页 |
| ·依赖度与重要度 | 第20-21页 |
| ·决策表 | 第21页 |
| ·属性离散化 | 第21-23页 |
| ·离散化概念 | 第21-22页 |
| ·离散化评价标准 | 第22-23页 |
| ·属性约简 | 第23-24页 |
| ·属性约简过程 | 第23-24页 |
| ·属性约简评价标准 | 第24页 |
| ·值约简 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 基于人工鱼群算法的采煤机故障决策表属性离散化 | 第26-41页 |
| ·常用离散化方法分析 | 第26-28页 |
| ·人工鱼群算法 | 第28-31页 |
| ·人工鱼群算法基础理论 | 第28-30页 |
| ·AFSA寻优原理及过程 | 第30-31页 |
| ·基于AFSA的采煤机故障决策表的属性离散化 | 第31-34页 |
| ·算法设计思想 | 第31页 |
| ·算法实现 | 第31-34页 |
| ·采煤机截割部轴承故障决策表实例 | 第34-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5 基于AFSA的采煤机故障决策表属性约简 | 第41-50页 |
| ·常见属性约简算法分析 | 第41-42页 |
| ·基于AFSA的采煤机故障离散决策表的属性约简 | 第42-44页 |
| ·算法设计思想 | 第42-43页 |
| ·算法实现 | 第43-44页 |
| ·采煤机截割部轴承故障离散决策表实例 | 第44-48页 |
| ·采煤机截割部轴承故障约简决策表的值约简 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 6 采煤机故障诊断系统 | 第50-58页 |
| ·故障诊断系统总体软件方案设计 | 第50页 |
| ·系统软件实现 | 第50-53页 |
| ·主界面设计 | 第50-51页 |
| ·训练模块设计 | 第51-52页 |
| ·测试模块设计 | 第52-53页 |
| ·系统调试与验证 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 7 结论与展望 | 第58-59页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63-70页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第70页 |
