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高速纺纱锭子动态性能测试与故障诊断平台开发

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-16页
    1.1 课题研究背景及意义第12-14页
        1.1.1 课题研究背景第13页
        1.1.2 课题研究意义第13页
        1.1.3 高速纺纱锭子国内外研究现状第13-14页
    1.2 锭子动态性能及故障诊断第14-15页
        1.2.1 高速锭子研究第14页
        1.2.2 锭子动态性能第14页
        1.2.3 故障诊断技术第14-15页
    1.3 论文的主要研究内容及章节安排第15-16页
第二章 高速纺纱锭子动态性能测试平台分析及改进第16-32页
    2.1 测试平台总体介绍第16-19页
        2.1.1 平台操作简介第16-17页
        2.1.2 锭子动态性能测试传感器及安装第17-19页
    2.2 TPCPHSS-1硬件分析与改进设计第19-24页
        2.2.1 传动机构及作用第19页
        2.2.2 性能测试及分析第19页
        2.2.3 锭带轮的动平衡校正第19-21页
            2.2.3.1 动平衡与LMS Test.Lab测量系统第19-20页
            2.2.3.2 动平衡校正前后传动机构平稳性测试第20-21页
        2.2.4 振幅传感器支架改进设计第21-23页
        2.2.5 传动方式的改变以及锭带的选取第23-24页
    2.3 TPCPHSS-1平台测试软件分析与改进第24-31页
        2.3.1 现有软件存在问题第24页
        2.3.2 程序整体线程的优化第24-29页
        2.3.3 测试过程的优化第29-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 锭子动态性能测试与分析第32-45页
    3.1 测试方案设计第32-34页
        3.1.1 锭子测试准备第32-33页
        3.1.2 锭子油的选择第33页
        3.1.3 测试流程设计第33-34页
    3.2 锭子振动性能测试与数据处理第34-41页
        3.2.1 锭子动态性能测试规范第34-35页
        3.2.2 振幅的测试数据处理第35-38页
        3.2.3 噪音测试数据处理第38-39页
        3.2.4 功率测试数据处理第39-40页
        3.2.5 温度测试数据处理第40-41页
    3.3 动态性能指标存储第41-44页
        3.3.1 数据库比较与选型第41-42页
        3.3.2 ER图的设计第42-43页
        3.3.3 数据库逻辑结构设计第43-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第四章 基于神经网络的故障诊断方法研究与实现第45-58页
    4.1 神经网络方法简介第45-49页
        4.1.1 神经网络技术概述第45页
        4.1.2 神经网络模型第45-46页
        4.1.3 神经网络学习方法第46页
        4.1.4 BP神经网络第46页
        4.1.5 BP神经网络的学习计算方式第46-49页
    4.2 基于BP网络和LabVIEW的推理结构设计第49-56页
        4.2.1 基于MATLAB的BP神经网络的实现第50-52页
        4.2.2 基于LabVIEW函数库BP神经网络的实现第52-56页
    4.3 本章小结第56-58页
第五章 诊断工具开发与测试第58-67页
    5.1 概述第58页
    5.2 实现方法第58-61页
        5.2.1 软件开发环境选择第58页
        5.2.2 LabSQL工具包的调用第58-61页
            5.2.2.1 应用LabSQL访问数据库的一般方法第59页
            5.2.2.2 LabSQL访问数据库的方法第59-61页
        5.2.3 软件界面设计第61页
    5.3 软件总体功能模块构成第61-63页
        5.3.1 硬件构成第61-62页
        5.3.2 软件构成第62页
        5.3.3 诊断流程第62-63页
    5.4. 模块设计与实现第63-65页
    5.5 案例测试与分析第65-66页
    5.6 本章小结第66-67页
第六章 论文总结与展望第67-69页
    6.1 论文总结第67页
    6.2 课题展望第67-69页
参考文献第69-72页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第72-73页
致谢第73-74页
附件第74-77页

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