铝电解故障诊断综合系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 铝电解故障诊断简介 | 第11页 |
| 1.1.2 国内外铝电解故障诊断研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2 本课题研究的目的和意义 | 第14-16页 |
| 1.3 本论文的主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 铝电解工艺流程及故障 | 第17-27页 |
| 2.1 铝电解工艺流程 | 第17-20页 |
| 2.1.1 铝电解工作原理 | 第17页 |
| 2.1.2 生产过程 | 第17-18页 |
| 2.1.3 电解槽结构 | 第18-19页 |
| 2.1.4 主要工艺参数 | 第19-20页 |
| 2.2 铝电解故障 | 第20-25页 |
| 2.2.1 过程故障 | 第21-23页 |
| 2.2.2 系统故障 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 铝电解过程故障诊断系统 | 第27-45页 |
| 3.1 铝电解过程故障诊断模型 | 第27页 |
| 3.2 铝电解过程特征量的选取及输入数据的处理 | 第27-33页 |
| 3.2.1 铝电解过程特征量的选取 | 第27-28页 |
| 3.2.2 铝电解过程输入数据的处理 | 第28-32页 |
| 3.2.3 改进型BP网络 | 第32-33页 |
| 3.3 子故障诊断网络模型 | 第33-37页 |
| 3.3.1 脊波理论 | 第34-35页 |
| 3.3.2 脊波Elman神经网络 | 第35-37页 |
| 3.4 决策融合网络 | 第37-38页 |
| 3.5 神经网络学习算法研究 | 第38-41页 |
| 3.6 仿真实验 | 第41-42页 |
| 3.7 小结 | 第42-45页 |
| 第四章 铝电解系统故障诊断系统 | 第45-53页 |
| 4.1 铝电解系统故障诊断模型 | 第45页 |
| 4.2 基于EMD算法的故障信号去噪处理 | 第45-47页 |
| 4.3 基于小波分析的信号特征提取 | 第47-48页 |
| 4.4 故障分类诊断网络 | 第48-50页 |
| 4.5 仿真实验 | 第50-52页 |
| 4.6 小结 | 第52-53页 |
| 第五章 铝电解系统监控软件设计 | 第53-59页 |
| 5.1 监控软件的设计原则 | 第53-54页 |
| 5.2 监控软件的总体设计方案 | 第54-58页 |
| 5.2.1 系统登录模块 | 第55页 |
| 5.2.2 主窗体模块 | 第55-56页 |
| 5.2.3 电动机监控系统 | 第56-57页 |
| 5.2.4 电解槽监控系统 | 第57-58页 |
| 5.3 小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
| 硕士期间发表论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
