基于LabVIEW的电喷发动机的故障分析与仿真
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的来源与背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·未来的发展趋势 | 第11-12页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第12-13页 |
| ·小结 | 第13-14页 |
| 第二章 电喷发动机系统的组成和常见故障 | 第14-19页 |
| ·电喷发动机控制系统的基本组成和工作原理 | 第14-16页 |
| ·电喷汽油喷射系统的组成 | 第14-15页 |
| ·电喷系统控制原理 | 第15页 |
| ·电喷系统工作过程 | 第15-16页 |
| ·电喷发动机故障征兆及其技术状态特征 | 第16-18页 |
| ·电喷发动机典型故障的结构征兆 | 第16-17页 |
| ·典型故障征兆的技术状态特征 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 发动机故障诊断研究 | 第19-35页 |
| ·发动机故障诊断概述 | 第19-21页 |
| ·故障诊断的基本概念 | 第19-20页 |
| ·发动机故障诊断的基本过程 | 第20页 |
| ·故障诊断的技术概述 | 第20-21页 |
| ·故障诊断技术方法 | 第21-25页 |
| ·专家系统故障诊断法 | 第21-22页 |
| ·模糊数学故障诊断法 | 第22-23页 |
| ·范例推理故障诊断法 | 第23-24页 |
| ·信息融合故障诊断法 | 第24-25页 |
| ·神经网络故障诊断方法 | 第25-34页 |
| ·人工神经网络 | 第25-28页 |
| ·BP神经网络模型 | 第28页 |
| ·BP网络算法步骤 | 第28-29页 |
| ·BP网络设计分析 | 第29-31页 |
| ·BP网络改进算法 | 第31-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 故障征兆信号处理方法的研究 | 第35-42页 |
| ·特征信号采集 | 第35页 |
| ·时域分析法 | 第35-36页 |
| ·统计特征参量分析 | 第35页 |
| ·相关分析 | 第35-36页 |
| ·频域分析方法 | 第36-37页 |
| ·幅度谱分析 | 第36页 |
| ·功率谱分析 | 第36-37页 |
| ·信号分析的其他方法 | 第37-38页 |
| ·时序分析法 | 第37-38页 |
| ·小波分析法 | 第38页 |
| ·分批估计数据融合方法 | 第38-41页 |
| ·一致性检验 | 第38-39页 |
| ·数据融合算法 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于虚拟仪器技术的智能故障诊断系统开发 | 第42-63页 |
| ·虚拟仪器及LABVIEW | 第42-47页 |
| ·虚拟仪器的概念 | 第42页 |
| ·虚拟仪器机构 | 第42-45页 |
| ·LabVIEW与G语言 | 第45-47页 |
| ·智能化诊断测试系统总体设计 | 第47-56页 |
| ·诊断测试参数分析 | 第48-49页 |
| ·虚拟仪器硬件通用化平台设计 | 第49-52页 |
| ·虚拟仪器软件通用化平台设计 | 第52-56页 |
| ·废气排放故障诊断子系统 | 第56-62页 |
| ·数据采集设计 | 第56-58页 |
| ·数据库管理设计 | 第58-61页 |
| ·神经网络程序设计 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第69页 |
