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基于油样光谱分析的设备磨损状态监测系统的研究

摘要第1-3页
ABSTRACT第3-13页
第一章 绪论第13-18页
   ·课题来源及背景第13-14页
   ·油样检测分析的意义第14-15页
   ·油样检测分析的发展现状第15-17页
   ·本课题研究的主要内容第17-18页
第二章 油样检测内容及其远程监测技术概况第18-27页
   ·油样检测技术概述第18页
   ·油样检测技术的主要内容第18-20页
     ·理化监测分析第18-19页
     ·污染度监测分析第19页
     ·谱分析第19-20页
       ·铁谱分析第19-20页
       ·光谱分析第20页
   ·特征分析第20-24页
     ·理化特征第20-24页
     ·磨损特征第24页
     ·污染特征第24页
   ·基于INTERNET油样远程监测技术第24-26页
     ·在线监测和离线监测结合第24-25页
     ·基于Internet磨粒图像识别技术第25页
     ·基于Internet监测中心平台第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 发射光谱金属元素浓度数据预处理第27-33页
   ·原始发射光谱浓度数据分析第27-29页
   ·元素浓度数据预处理第29-32页
     ·定义和条件假设第29-30页
     ·例外点剔出方法和修正第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 设备剧烈磨损的偏最小二乘分析第33-44页
   ·设备剧烈磨损判断原理第33页
   ·基本概念第33-34页
   ·问题描述及目标函数构造第34-35页
   ·正常磨损状态下偏最小二乘分析第35-41页
     ·PLS1建模原理第35-36页
     ·PLS1算法步骤第36-37页
     ·回归精度控制第37-38页
     ·PLS1应用于1#液压LP系统磨损分析第38-41页
   ·异常剧烈磨损的分析和判断第41-43页
     ·预测图分析第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第五章 发射光谱金属元素模糊聚类分析第44-51页
   ·问题描述第44页
   ·基本概念第44页
   ·发射光谱金属元素模糊聚类的变量组确定第44-50页
     ·模糊聚类算法步骤第44-45页
     ·变量组相关定义第45-50页
     ·LP系统发射光谱金属元素变量组确定第50页
   ·本章小结第50-51页
第六章 基于灰色关联度的磨损部位识别第51-62页
   ·1#液压LP系统的组成第51-55页
     ·主要组成部分第51-53页
     ·主要磨损部位及材料元素分析第53-55页
   ·构造标准磨损部位识别模式第55-56页
   ·灰色关联理论分析第56-60页
     ·重要概念第57-58页
     ·灰色关联公理和灰色关联度第58-59页
     ·灰色关联度计算方法和步骤第59-60页
   ·基于灰色关联度磨损部位识别实例第60-61页
     ·基于灰色关联度的磨损部位识别流程第60页
     ·1#液压LP系统磨损部位识别实例第60-61页
   ·本章总结第61-62页
第七章 系统设计研究和部分实例第62-78页
   ·UML系统设计分析第62-69页
     ·系统角色分析第62-64页
     ·系统用例分析第64-66页
     ·系统序列图分析第66-67页
     ·系统类图分析第67-69页
   ·系统数据库设计第69-70页
   ·系统实现方法研究第70-74页
     ·B/S下系统三层结构第70-72页
     ·软件系统架构研究第72-74页
   ·系统主要功能和部分实例第74-77页
     ·系统主要功能第74-75页
     ·部分实例第75-77页
   ·本章小结第77-78页
全文总结与发展展望第78-80页
 总结第78-79页
 展望第79-80页
参考文献第80-83页
攻读硕士学位期间发表论文第83-84页
独创性声明第84-85页
致谢第85-86页
附录第86-87页

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