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基于Android的比例方向阀无线测控系统的设计与开发

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 课题研究背景第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 比例阀测控系统国内外研究现状第14-15页
        1.2.2 移动终端在液压智能测控中的应用研究现状第15-16页
        1.2.3 液压阀故障诊断技术国内外研究现状第16-17页
    1.3 课题的研究意义第17-18页
    1.4 课题主要研究内容和难点第18-20页
第2章 无线测控系统整体框架及控制器设计第20-31页
    2.1 引言第20页
    2.2 无线测控系统整体框架第20-21页
    2.3 先导式比例方向阀结构及原理第21-22页
    2.4 比例控制器硬件架构第22-26页
        2.4.1 控制器整体硬件架构第22-24页
        2.4.2 控制器主要硬件模块第24-26页
    2.5 通信系统软件设计第26-29页
        2.5.1 控制器软件架构第26-27页
        2.5.2 控制器与比例阀通信软件设计第27-28页
        2.5.3 控制器与Android端通信软件设计第28-29页
    2.6 本章小结第29-31页
第3章 无线测控系统Android客户端开发第31-48页
    3.1 引言第31页
    3.2 Android系统及开发平台介绍第31-33页
    3.3 客户端设计需求分析第33-34页
    3.4 客户端模块功能实现第34-47页
        3.4.1 界面布局设计第35-39页
        3.4.2 蓝牙模块第39-40页
        3.4.3 数据交互模块第40-42页
        3.4.4 曲线绘制模块第42页
        3.4.5 数据上传下载模块第42-45页
        3.4.6 静态特性测试模块第45-46页
        3.4.7 动态特性测试模块第46-47页
    3.5 本章小结第47-48页
第4章 BP神经网络用于比例阀故障诊断第48-68页
    4.1 引言第48页
    4.2 先导式比例方向阀常见故障分析第48-49页
    4.3 比例阀建模仿真与工况数据提取第49-61页
        4.3.1 先导式比例方向阀数学模型第49-51页
        4.3.2 AMESim与Matlab/Simulink联合仿真模型第51-54页
        4.3.3 仿真工况设置第54页
        4.3.4 数据曲线提取第54-61页
    4.4 BP神经网络算法用于比例方向阀故障诊断第61-67页
        4.4.1 BP神经网络简介第61-63页
        4.4.2 BP神经网络结构设计第63-65页
        4.4.3 BP神经网络训练第65-66页
        4.4.4 故障诊断结果与分析第66-67页
    4.5 本章小结第67-68页
第5章 系统实验测试与分析第68-78页
    5.1 通信系统测试与分析第68-71页
        5.1.1 测试环境第68-69页
        5.1.2 数据准确性分析第69-70页
        5.1.3 数据实时性分析第70-71页
    5.2 无线测控系统功能测试第71-77页
        5.2.1 液压阀综合实验台第71页
        5.2.2 收发与显示比例阀数据功能第71-73页
        5.2.3 上传下载数据功能第73-74页
        5.2.4 静态特性测试功能第74-75页
        5.2.5 动态特性测试功能第75-77页
    5.3 本章小结第77-78页
第6章 总结与展望第78-81页
    6.1 论文总结第78-79页
    6.2 工作展望第79-81页
参考文献第81-85页
附录1 控制器部分程序代码第85-87页
附录2 Android客户端部分程序代码第87-93页
附录3 Matlab程序代码第93-95页
作者简历及在学期间所取得的科研成果及奖励第95页

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