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立式磨远程监控与故障诊断系统的研发

致谢第7-8页
摘要第8-9页
abstract第9-10页
第一章 绪论第17-24页
    1.1 研究背景和意义第17-18页
    1.2 相关领域国内外研究现状第18-22页
        1.2.1 国内外远程监控技术发展现状第18-20页
        1.2.2 国内外机械故障诊断技术发展现状第20-22页
    1.3 本文的研究目标和思路第22-23页
    1.4 章节安排第23-24页
第二章 立式磨远程监控与故障诊断系统整体方案设计第24-33页
    2.1 立式磨的介绍第24-27页
        2.1.1 立式磨概述第24-25页
        2.1.2 立式磨结构与工作原理第25-26页
        2.1.3 立式磨检测需求第26-27页
    2.2 立式磨远程监控与故障诊断系统的总体方案设计第27-32页
        2.2.1 整体设计原则和思路第27页
        2.2.2 监控与故障诊断系统设计的功能要求第27-28页
        2.2.3 监控与故障诊断系统的整体技术方案第28-32页
    2.3 本章小结第32-33页
第三章 立式磨数据采集系统设计第33-50页
    3.1 立式磨数据采集系统主控电路设计第33-35页
        3.1.1 中央处理器第33-34页
        3.1.2 主控电路的设计第34-35页
    3.2 立式磨数据采集系统供电电源方案设计第35-36页
    3.3 立式磨数据采集系统信号调理电路设计第36-40页
        3.3.1 振动信号采样电路设计第37-38页
        3.3.2 电流型传感器采样电路设计第38-39页
        3.3.3 温度采集方案设计第39-40页
    3.4 立式磨数据存储模块设计第40-43页
    3.5 立式磨数据采集系统触摸屏软件设计第43-46页
        3.5.1 FreeModbus概述第43-44页
        3.5.2 触摸屏软件设计第44-46页
    3.6 立式磨数据采集系统报警保护模块电路设计第46-48页
        3.6.1 声光报警电路设计第46-47页
        3.6.2 继电器控制电路设计第47-48页
    3.7 立式磨数据采集系统的调试第48-49页
    3.8 本章小结第49-50页
第四章 立式磨滚动轴承实时智能故障诊断算法研究第50-66页
    4.1 滚动轴承振动信号分解方法第50-53页
        4.1.1 经验模态分解第50-52页
        4.1.2 互补集合经验模态分解第52页
        4.1.3 停止准则的选择第52-53页
    4.2 滚动轴承振动信号特征向量构建方法第53-55页
    4.3 滚动轴承故障模式识别方法第55-57页
        4.3.1 人工神经网络第55-57页
        4.3.2 其他模式识别方法第57页
    4.4 立式磨滚动轴承实时智能故障诊断算法第57-65页
        4.4.1 滚动轴承信号实时分离算法第58页
        4.4.2 滚动轴承信号特征向量构建第58-59页
        4.4.3 BP神经网络的训练和识别第59页
        4.4.4 实验验证和对比分析第59-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第五章 立式磨远程监控与故障诊断平台设计第66-80页
    5.1 GPRS无线通讯技术第66-67页
    5.2 GPRS模块软件设计第67-72页
        5.2.1 AT指令第67-69页
        5.2.2 GPRS通讯的建立及数据的发送第69-72页
    5.3 立式磨远程监控与故障诊断平台设计第72-75页
        5.3.1 数据接收程序设计第72-73页
        5.3.2 监控与故障诊断平台设计第73-75页
    5.4 立式磨远程监控与故障诊断系统的调试第75-79页
        5.4.1 网络连接及数据接收测试第75-78页
        5.4.2 数据显示及诊断测试第78-79页
        5.4.3 数据历史查询测试第79页
    5.5 本章小结第79-80页
第六章 总结与展望第80-82页
    6.1 本文研究工作的总结第80-81页
    6.2 本研究的展望第81-82页
参考文献第82-86页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第86-87页

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