| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1．1 课题研究背景 | 第7页 |
| 1．2 课题国内外研究发展状况 | 第7-10页 |
| 1．2．1 相关关键技术及发展 | 第8-9页 |
| 1．2．2 国内外研究状况及趋势 | 第9-10页 |
| 1．3 问题的提出 | 第10-11页 |
| 1．4 论文的研究内容和组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 远程监测诊断相关研究 | 第13-22页 |
| 2．1 设备监测与诊断的主要形式 | 第13-14页 |
| 2．1．1 早期设备监测与故障诊断方式 | 第13页 |
| 2．1．2 远程监测与故障诊断模式 | 第13-14页 |
| 2．2 基于网络的远程监测诊断的层次及功能 | 第14-16页 |
| 2．3 基于网络的远程监测诊断关键问题研究 | 第16-22页 |
| 2．2．1 数据采集 | 第16-17页 |
| 2．2．2 数据实时传输 | 第17-18页 |
| 2．2．3 Web服务端技术 | 第18-20页 |
| 2．2．4 故障特征信息的获取 | 第20页 |
| 2．2．5 故障诊断技术 | 第20-22页 |
| 第3章 风机远程监测和故障诊断系统总体设计 | 第22-42页 |
| 3．1 系统功能需求 | 第22页 |
| 3．2 系统的总体设计 | 第22-25页 |
| 3．2．1 系统的总体结构 | 第22-23页 |
| 3．2．2 系统的组成模块及功能 | 第23-25页 |
| 3．3 系统硬件实施 | 第25-26页 |
| 3．3．1 硬件的选择 | 第25页 |
| 3．3．2 监测点的布置 | 第25-26页 |
| 3．4 软件功能实现 | 第26-42页 |
| 3．4．1 现场监测部分 | 第26-34页 |
| 3．4．2 远程监测诊断部分 | 第34-42页 |
| 第4章 信号分析处理模块的设计实现 | 第42-63页 |
| 4．1 信号分析技术及应用 | 第42-50页 |
| 4．1．1 信号的时域波形 | 第42页 |
| 4．1．2 信号的频谱分析方法 | 第42-44页 |
| 4．1．2 信号的时频分析方法 | 第44-47页 |
| 4．1．3 小波分析在振动信号分析中的应用 | 第47-50页 |
| 4．2 信号分析模块的设计实现 | 第50-56页 |
| 4．2．1 信号 FFT分析的程序实现 | 第50-53页 |
| 4．2．2 信号小波分析的程序实现 | 第53-56页 |
| 4．3 故障分析诊断及其实现 | 第56-63页 |
| 4．3．1 故障诊断相关概念 | 第56页 |
| 4．3．2 滚动轴承的故障诊断 | 第56-59页 |
| 4．3．3 信号分析模块在风机轴承诊断分析中的应用 | 第59-63页 |
| 第5章 故障诊断专家系统的研究实现 | 第63-82页 |
| 5．1 故障诊断专家系统工作原理 | 第63-64页 |
| 5．2 诊断专家系统的组成及功能 | 第64-70页 |
| 5．2．1 知识与知识库 | 第64-68页 |
| 5．2．2 推理机制 | 第68-69页 |
| 5．2．3 解释机制 | 第69-70页 |
| 5．3 故障诊断专家系统模块的设计实现 | 第70-82页 |
| 5．3．1 系统构成 | 第70-71页 |
| 5．3．2 系统各部分功能及特点 | 第71-72页 |
| 5．3．3 系统设计中的难点 | 第72-73页 |
| 5．3．4 专家系统故障诊断设计实现 | 第73-81页 |
| 5．3．5 专家系统故障诊断实例 | 第81-82页 |
| 第6章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6．1 工作总结 | 第82页 |
| 6．2 工作展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 附录A 系统运行情况 | 第87-90页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研工作 | 第90页 |