旋转机械振动监测软件的开发与故障诊断方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·状态监测与故障诊断技术的研究现状 | 第11-13页 |
| ·状态监测与故障诊断技术的发展趋势 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络概述 | 第14页 |
| ·人工神经元模型 | 第14-16页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第16页 |
| ·遗传算法简介 | 第16页 |
| ·程序设计开发工具简介 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 旋转机械常见的故障机理及其特征 | 第19-26页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·转子的动力学特性 | 第19页 |
| ·转子系统常见故障类型、机理及故障特征 | 第19-25页 |
| ·转子不平衡 | 第19-21页 |
| ·转子弯曲 | 第21-22页 |
| ·转子不对中 | 第22页 |
| ·松动 | 第22-23页 |
| ·碰摩 | 第23-24页 |
| ·油膜涡动与油膜振荡 | 第24-25页 |
| ·本章小节 | 第25-26页 |
| 第3章 振动监测系统监测部分软件的设计 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·软件开发工具及设计方法 | 第26-28页 |
| ·基于MFC的VC++编程方法 | 第26-27页 |
| ·MFC的文档视图结构 | 第27页 |
| ·SQL数据库与VC++连接的ADO技术 | 第27-28页 |
| ·监测软件程序结构 | 第28-29页 |
| ·软件界面及功能说明 | 第29-37页 |
| ·系统主框架及菜单 | 第29-31页 |
| ·系统设置模块 | 第31页 |
| ·数据采集模块 | 第31-32页 |
| ·图谱模块 | 第32-36页 |
| ·数据库设计 | 第36-37页 |
| ·本章小节 | 第37-38页 |
| 第4章 智能诊断模块设计 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·知识库与推理机 | 第38-39页 |
| ·知识库 | 第38-39页 |
| ·推理机 | 第39页 |
| ·BP网络与BP算法 | 第39-41页 |
| ·遗传算法 | 第41-44页 |
| ·遗传算法的原理 | 第41-42页 |
| ·遗传算法的实现 | 第42-44页 |
| ·使用遗传算法优化BP算法 | 第44-48页 |
| ·在神经网络中应用遗传算法的优点 | 第44页 |
| ·针对神经网络权值学习的遗传算法 | 第44页 |
| ·应用遗传算法优化神经网络权重的编程算例 | 第44-47页 |
| ·改进算法的样本验证 | 第47-48页 |
| ·故障诊断模块设计 | 第48-49页 |
| ·本章小节 | 第49-50页 |
| 第5章 振动监测与故障诊断软件的实验测试 | 第50-58页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·数据采集模块的测试 | 第50页 |
| ·图谱模块的实验测试 | 第50-57页 |
| ·棒图功能测试 | 第51页 |
| ·波形频谱图功能测试 | 第51-52页 |
| ·维全息图谱功能测试 | 第52页 |
| ·三维全息谱图功能测试 | 第52-53页 |
| ·轴心轨迹图功能测试 | 第53-54页 |
| ·转速时程图功能测试 | 第54页 |
| ·Bode图功能测试 | 第54-55页 |
| ·Nyquist图功能测试 | 第55页 |
| ·智能诊断模块功能测试 | 第55-57页 |
| ·本章小节 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·全文总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士期间取得的成果情况 | 第65页 |
