条干不匀诊断分析与实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11-14页 |
| ·国内外研究概况 | 第14-15页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 参考文献 | 第17-19页 |
| 第二章 条干不匀智能诊断结构设计 | 第19-31页 |
| ·条干不匀简介 | 第19页 |
| ·定义 | 第19页 |
| ·应用电容式均匀度仪检测纱条不匀 | 第19页 |
| ·专家分析系统与智能诊断 | 第19-22页 |
| ·概述 | 第19-20页 |
| ·传统专家系统的弱点 | 第20-21页 |
| ·基于神经网络的故障诊断专家系统优点 | 第21-22页 |
| ·条干仪智能诊断系统的结构 | 第22-29页 |
| ·人机界面的建立 | 第23-24页 |
| ·解释器的建立 | 第24-25页 |
| ·故障诊断推理机的建立 | 第25-26页 |
| ·知识存储系统的建立 | 第26-27页 |
| ·学习系统的建立 | 第27-29页 |
| 参考文献 | 第29-31页 |
| 第三章 诊断原理与实验 | 第31-64页 |
| ·核心故障诊断的数学模型 | 第31-37页 |
| ·机械波诊断 | 第31-34页 |
| ·牵伸波诊断 | 第34-36页 |
| ·关于误差许可 | 第36-37页 |
| ·波谱图特征及故障判断准则 | 第37-41页 |
| ·理想波谱图 | 第37-38页 |
| ·正常波谱图和理想波谱图的区别 | 第38-40页 |
| ·反向传播网络-BP网络结构实现 | 第40-41页 |
| ·定项实验目的及设计理论 | 第41-42页 |
| ·实验目的 | 第41页 |
| ·设计理论 | 第41-42页 |
| ·并条机定项实验 | 第42-47页 |
| ·实验方案的设计 | 第42页 |
| ·实验与结果 | 第42-44页 |
| ·实验结果分析及最佳实验参数的获得 | 第44-46页 |
| ·实验数据的样本训练结果分析 | 第46-47页 |
| ·粗纱机定项实验 | 第47-53页 |
| ·实验方案的设计 | 第47页 |
| ·实验与结果 | 第47-50页 |
| ·实验结果分析及最佳实验参数的获得 | 第50-52页 |
| ·实验数据的样本训练结果分析 | 第52-53页 |
| ·细纱机定项实验 | 第53-63页 |
| ·实验方案的设计 | 第53-54页 |
| ·实验与结果 | 第54-57页 |
| ·实验结果分析及最佳实验参数的获得 | 第57-61页 |
| ·实验数据的样本训练结果分析 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-64页 |
| 第四章 故障诊断功能的开发 | 第64-71页 |
| ·图形软件开发平台 LabView | 第64页 |
| ·诊断测试流程设计 | 第64-65页 |
| ·验证测试 | 第65-69页 |
| ·并条机诊断测试 | 第65-67页 |
| ·粗纱机诊断测试 | 第67-68页 |
| ·细纱机诊断测试 | 第68-69页 |
| 图4-7经验诊断模块 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-71页 |
| 第五章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| (1)理论算法 | 第71页 |
| (2)优化诊断 | 第71页 |
| (3)应用范围 | 第71页 |
| (4)神经网络 | 第71页 |
| (5)实用价值 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
