| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·电梯故障诊断的发展概述 | 第9-10页 |
| ·Zigbee 无线传感网络及其发展 | 第10-12页 |
| ·无线传感网络概述 | 第10-11页 |
| ·Zigbee 无线传感网络的发展及前景 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络及其应用 | 第12-14页 |
| ·人工神经网络概述 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络的发展及前景 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容及结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 电梯故障诊断机理分析 | 第15-23页 |
| ·电梯性能分析 | 第15-16页 |
| ·故障诊断 | 第16-18页 |
| ·故障诊断概述 | 第16-17页 |
| ·故障诊断方法 | 第17-18页 |
| ·本文采用的研究方法 | 第18-23页 |
| ·诊断对象 | 第18-19页 |
| ·信息获取 | 第19-20页 |
| ·故障特征提取 | 第20-21页 |
| ·模式识别 | 第21-23页 |
| 第三章 基于 BP 神经网络的电梯故障诊断算法研究 | 第23-38页 |
| ·BP 神经网络及基本算法 | 第23-28页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第23-24页 |
| ·BP 算法的推导 | 第24-25页 |
| ·BP 算法编程步骤 | 第25-26页 |
| ·BP 算法的实现 | 第26-28页 |
| ·BP 算法分析及一般改进算法 | 第28-31页 |
| ·BP 算法分析 | 第28-29页 |
| ·BP 算法的改进 | 第29-30页 |
| ·改进的 BP 算法实现 | 第30-31页 |
| ·模拟退火训练 BP 神经网络的算法研究 | 第31-34页 |
| ·模拟退火算法概述 | 第31-33页 |
| ·用 SA 改进 BP 的原因分析 | 第33页 |
| ·SA-BP 融合算法的实现 | 第33-34页 |
| ·混合算法研究 | 第34-36页 |
| ·混合算法原理 | 第34-35页 |
| ·混合算法实现 | 第35-36页 |
| ·几种改进算法在故障诊断应用中的性能分析 | 第36-38页 |
| 第四章 基于 BP 神经网络的故障诊断软硬件设计 | 第38-60页 |
| ·基于 WSN 的电梯检测系统硬件设计 | 第38-44页 |
| ·无线传感网络设计 | 第39-41页 |
| ·通讯接口 | 第41页 |
| ·上位系统 | 第41-44页 |
| ·基于 BP 神经网络故障诊断的软件开发 | 第44-53页 |
| ·串口通信 | 第45-46页 |
| ·数据管理 | 第46-50页 |
| ·基于 BP 神经网络的诊断流程 | 第50-53页 |
| ·实验与测评结果 | 第53-54页 |
| ·监测界面 | 第53页 |
| ·诊断界面 | 第53-54页 |
| ·软件平台改进的设想 | 第54-60页 |
| ·Labview 与 Matlab 混合编程原理 | 第54-56页 |
| ·混合编程方法比较 | 第56-57页 |
| ·应用实例 | 第57-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60-61页 |
| ·研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 在读期间发表论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |