| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-53页 |
| 第一章 绪论 | 第53-59页 |
| §1．1 选题的意义 | 第53-55页 |
| §1．2 液压故障诊断技术的研究状况 | 第55-59页 |
| 第二章 阳极板生产线的分析介绍 | 第59-64页 |
| §2．1 铜电解生产过程概述 | 第59-61页 |
| §2．2 铜电解阳极自动生产线的构成 | 第61-64页 |
| 第三章 液压故障诊断技术的研究 | 第64-77页 |
| §3．1 液压故障诊断方法 | 第64-71页 |
| 3．1．1 参量法 | 第65-67页 |
| 3．1．1．1 参量法的原理 | 第65-66页 |
| 3．1．1．2 参量的选择 | 第66-67页 |
| 3．1．2 功率谱法 | 第67-69页 |
| 3．1．2．1 从总能量的角度进行故障诊断 | 第68页 |
| 3．1．2．2 从能量分布的角度进行故障诊断 | 第68-69页 |
| 3．1．3 功率流原理及功率口 | 第69-71页 |
| 3．1．3．1 功率流原理 | 第69页 |
| 3．1．3．2 基于功率流理论的故障诊断方法及实例 | 第69-71页 |
| §3．2 样条小波在液压泵故障诊断中的应用 | 第71-77页 |
| 3．2．1 样条小波基本理论 | 第71-72页 |
| 3．2．2 图形显示算法 | 第72-73页 |
| 3．2．3 以斜轴泵为例的故障诊断 | 第73-77页 |
| 3．2．3．1 配流副磨损故障诊断 | 第73页 |
| 3．2．3．2 缸体支撑轴承故障诊断 | 第73-75页 |
| 3．2．3．3 球铰松动故障诊断 | 第75-77页 |
| 第四章 液压泵故障分析及神经网络理论 | 第77-85页 |
| §4．1 液压泵故障分析 | 第77-78页 |
| §4．2 神经网络理论 | 第78-85页 |
| 4．2．1 神经元模型的提出 | 第78-80页 |
| 4．2．2 人工神经网络的工作原理 | 第80页 |
| 4．2．3 人工神经网络的特点 | 第80-81页 |
| 4．2．4 几种典型神经网络简介 | 第81-85页 |
| 4．2．4．1 多层感知网络 | 第81-82页 |
| 4．2．4．2 竞争型（KOHONEN）神经网络 | 第82-84页 |
| 4．2．4．3 Hopfield神经网络 | 第84-85页 |
| 第五章 液压泵故障诊断智能系统的实现 | 第85-115页 |
| §5．1 信号监测系统 | 第86-90页 |
| 5．1．1 振动信号监测 | 第86页 |
| 5．1．2 温度信号监测 | 第86页 |
| 5．1．3 压力信号监测 | 第86-87页 |
| 5．1．4 噪声信号监测 | 第87页 |
| 5．1．5 电机转速监测 | 第87页 |
| 5．1．6 油液监测 | 第87-90页 |
| 5．1．6．1 标准磨粒谱的建立（专家库的建立） | 第87-90页 |
| 5．1．6．2 油液分析人机界面的建立 | 第90页 |
| §5．2 信号分析 | 第90-100页 |
| 5．2．1 信号功率谱 | 第90-91页 |
| 5．2．1．1 采样频率的选择 | 第90-91页 |
| 5．2．1．2 离散信号傅里叶变换 | 第91页 |
| 5．2．1．3 功率谱实现 | 第91页 |
| 5．2．2 小波分析 | 第91-95页 |
| 5．2．2．1 从傅里叶变换到小波变换 | 第91页 |
| 5．2．2．2 小波函数的选取 | 第91-92页 |
| 5．2．2．3 小波函数分析方法 | 第92-93页 |
| 5．2．2．4 系统中的小波变换 | 第93-95页 |
| 5．2．3 磨粒谱分析 | 第95-99页 |
| 5．2．3．1 基于灰色关联度的神经网络磨粒识别机理 | 第95-96页 |
| 5．2．3．2 磨粒系统信号实现 | 第96-97页 |
| 5．2．3．3 基于灰色关联度的磨粒识别神经网络实现 | 第97-99页 |
| 5．2．4 液压泵主要参数走势图 | 第99-100页 |
| §5．3 神经网络学习系统 | 第100-106页 |
| 5．3．1 正向传播过程 | 第100-101页 |
| 5．3．2 反向传播过程 | 第101页 |
| 5．3．3 对BP算法的改进 | 第101-103页 |
| 5．3．4 隐层数的分析 | 第103页 |
| 5．3．5 隐层节点数的确定 | 第103-104页 |
| 5．3．6 学习系统的实现 | 第104-106页 |
| §5．4 诊断系统 | 第106-107页 |
| §5．5 数据库管理系统 | 第107-115页 |
| 5．5．1 数据库的连接 | 第107-111页 |
| 5．5．1．1 ADO简介 | 第107页 |
| 5．5．1．2 ADO解决方案 | 第107-108页 |
| 5．5．1．3 在VC中使用ADO | 第108-109页 |
| 5．5．1．4 ADO接口简介 | 第109-111页 |
| 5．5．2 数据库的设计 | 第111-115页 |
| 5．5．2．1 数据库设计理论 | 第111-112页 |
| 5．5．2．2 数据库的实现 | 第112-114页 |
| 5．5．2．3 报表系统 | 第114-115页 |
| 第六章 阳极生产线生产过程监测系统的设计浅析 | 第115-118页 |
| §6．1 系统的整体结构思路 | 第115-116页 |
| §6．2 监测的选择 | 第116-118页 |
| 6．2．1 信号类型的选择 | 第116页 |
| 6．2．2 监测点的选择 | 第116-118页 |
| 附录（主要程序段） | 第118-126页 |
| 参考文献 | 第126-129页 |
| 致谢 | 第129页 |
