| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究状况 | 第9-10页 |
| ·课题研究主要内容 | 第10-11页 |
| 第二章 起重机实时数据采集系统的设计 | 第11-24页 |
| ·数据采集系统硬件设计 | 第11-13页 |
| ·数据采集系统软件设计 | 第13-15页 |
| ·OPC 协议的创建 | 第15-20页 |
| ·PLC 系统设计结构图 | 第20-23页 |
| ·西门子 MM440 变频器的使用 | 第21-22页 |
| ·PLC 读取变频器数据程序 | 第22-23页 |
| ·本章总结 | 第23-24页 |
| 第三章 Maximo 对起重机的预防性维护 | 第24-34页 |
| ·Maximo 软件简介 | 第24页 |
| ·Maximo 应用环境的搭建 | 第24-30页 |
| ·Oracle 数据库与 maximo 的关联 | 第24-27页 |
| ·Weblogic 部署 maximmo 应用程序 | 第27-30页 |
| ·maximo 预防性维护模块的使用 | 第30-33页 |
| ·maximo 主预防性维护模块 | 第30-31页 |
| ·maximo 模块标准作业计划和检修路线 | 第31-32页 |
| ·预防性维护工单和管理 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于 maximo 的起重机零部件寿命的预测 | 第34-40页 |
| ·起重机实时数据与 oracle 数据库的连接 | 第34-35页 |
| ·实时采集数据的处理 | 第35-36页 |
| ·起重机的利用等级 | 第36-38页 |
| ·工作循环总数 | 第37页 |
| ·起重机载荷状态 | 第37-38页 |
| ·起重机工作级别 | 第38页 |
| ·起重机零部件寿命的预测 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 起重机安全评估方法的研究 | 第40-48页 |
| ·神经网络 | 第40-41页 |
| ·人工神经网络的发展及特点 | 第40页 |
| ·神经网络在起重机安全评估的优势 | 第40-41页 |
| ·起重机安全评估模型的建立 | 第41-44页 |
| ·起重机安全评估指标体系的确定 | 第42-43页 |
| ·学习算法的设计 | 第43-44页 |
| ·起重机安全评价实例 | 第44-47页 |
| ·学习样本 | 第44-45页 |
| ·网络训练 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |