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基于模拟实验平台的液压马达内泄漏故障预测研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景第12-15页
    1.2 国内外研究现状第15-20页
        1.2.1 液压实验台研究现状第15-16页
        1.2.2 故障预测技术研究现状第16-20页
    1.3 目的和意义第20页
    1.4 本文主要内容第20-22页
第2章 模拟实验台搭建方案验证第22-37页
    2.1 液压仿真软件选择第22-25页
    2.2 建立仿真模型第25-28页
        2.2.1 液压马达结构第25-26页
        2.2.2 液压马达仿真模型的建立第26-28页
    2.3 液压马达内泄漏故障注入第28-32页
        2.3.1 建立带泄漏子模型的仿真模型第29-30页
        2.3.2 建立并联节流阀的仿真模型第30-32页
    2.4 液压马达内泄漏仿真实验对比第32-36页
        2.4.1 仿真实验参数设置第32-33页
        2.4.2 仿真实验结果分析第33-36页
    2.5 本章小结第36-37页
第3章 液压马达内泄漏故障模拟实验台搭建第37-56页
    3.1 模拟实验台概述第37-38页
    3.2 模拟实验台液压系统设计第38-43页
        3.2.1 液压系统设计思路第38-39页
        3.2.2 实验台液压回路设计第39页
        3.2.3 液压马达选型第39-42页
        3.2.4 其他设备选型第42-43页
    3.3 数据采集模块设计第43-47页
        3.3.1 虚拟仪器技术第43页
        3.3.2 模拟实验台CAT系统第43-45页
        3.3.3 数据采集卡选择第45-46页
        3.3.4 传感器选型第46页
        3.3.5 数据采集程序设计第46-47页
    3.4 控制系统设计第47-50页
        3.4.1 数据采集系统控制设计第47-49页
        3.4.2 电气系统控制设计第49-50页
    3.5 数据采集及整理第50-55页
        3.5.1 数据采集第51-52页
        3.5.2 数据整理第52-55页
    3.6 本章小结第55-56页
第4章 基于模糊神经网络的故障预测研究第56-68页
    4.1 模糊理论第56-59页
        4.1.1 模糊集合与隶属度函数第56-58页
        4.1.2 T-S型模糊推理第58-59页
    4.2 T-S模糊神经网络故障预测模型建立第59-60页
        4.2.1 T-S模糊神经网络模型建立第59页
        4.2.2 学习算法第59-60页
    4.3 故障预测的结果及分析第60-66页
        4.3.1 预测结果分析第60-62页
        4.3.2 数据拟合后预测结果分析第62-66页
    4.4 本章小结第66-68页
第5章 总结与展望第68-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士期间取得的学术成果第74-75页
致谢第75页

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