| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-34页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·叶片振动测量的常用方法 | 第14-15页 |
| ·国内外非接触测振方法的现状 | 第15-16页 |
| ·各种叶端定时测量系统的数据处理方法 | 第16-23页 |
| ·单参数法 | 第17-18页 |
| ·双参数法 | 第18-20页 |
| ·直接分析法 | 第20-22页 |
| ·最大振幅概率法 | 第22-23页 |
| ·异步振动分析方法 | 第23页 |
| ·神经网络概论 | 第23-32页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第24-26页 |
| ·神经网络的结构与类型 | 第26-28页 |
| ·神经网络的仿真、学习与训练概述 | 第28-29页 |
| ·BP网络与 RBF网络 | 第29-30页 |
| ·广义回归神经网络 | 第30-32页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第32-34页 |
| 第二章 基于 GRNN叶端定时数据处理 | 第34-44页 |
| ·均匀安装与非均匀安装传感器的叶端定时系统的一些特点 | 第34-35页 |
| ·RBF神经网络在函数逼近上的一些特点 | 第35-36页 |
| ·GRNN神经网络在叶端定时数据处理上的应用 | 第36-40页 |
| ·原始数据的处理及其网络的实现 | 第40-41页 |
| ·同一组解的两个振动初始相位产生的两个网络的关系 | 第41页 |
| ·等间隔振动初始相位序列所产生的网络之间的相互关系 | 第41-42页 |
| ·网络抗噪声能力 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 叶端定时系统数据处理仿真程序及其验证 | 第44-53页 |
| ·叶端定时数据处理仿真程序及功能 | 第44-47页 |
| ·神经网络函数精度验证 | 第47-51页 |
| ·72个神经网络函数本身精度 | 第47-48页 |
| ·神经网络函数全局性精度 | 第48-51页 |
| ·网络抗噪性能研究 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 实验平台总体设计 | 第53-73页 |
| ·运动控制系统设计 | 第53-58页 |
| ·运动控制系统构成 | 第53-54页 |
| ·运动控制信号的产生 | 第54-56页 |
| ·伺服单元参数设置 | 第56-58页 |
| ·实验平台机械结构设计 | 第58-61页 |
| ·信号拾取及其处理电路设计 | 第61-65页 |
| ·神经网络函数输入信号提取 | 第61-63页 |
| ·叶片振动信号提取 | 第63-65页 |
| ·电阻应变计的基本原理与结构 | 第64页 |
| ·获取叶片振动信号的测量电路 | 第64-65页 |
| ·信号采集与处理程序设计 | 第65-70页 |
| ·LABVIEW及数据采集卡简介 | 第65-67页 |
| ·传感器安装夹角的测量 | 第67-68页 |
| ·采集程序及界面设计 | 第68-70页 |
| ·实验数据结果分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第79-80页 |
| 独创性声明 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |