| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 故障诊断技术的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 故障诊断技术的发展概况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 液压系统故障诊断技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第13-15页 |
| 第二章 液压机械无级变速箱传动系统简介 | 第15-21页 |
| 2.1 传动系统工作原理 | 第15-16页 |
| 2.2 液压系统介绍 | 第16-20页 |
| 2.2.1 泵-马达液压系统 | 第17-18页 |
| 2.2.2 湿式离合器液压系统 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 液压机械无级变速箱液压系统故障诊断试验设计 | 第21-29页 |
| 3.1 流量和压力对换段品质的影响 | 第21-22页 |
| 3.2 液压系统故障类型 | 第22-23页 |
| 3.3 液压系统故障数据采集的试验设计 | 第23-28页 |
| 3.3.1 故障类型的模拟试验 | 第23-25页 |
| 3.3.2 数据采集系统介绍 | 第25-27页 |
| 3.3.3 变速箱液压系统故障数据的获取 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于分形的液压系统故障诊断研究 | 第29-43页 |
| 4.1 分形理论简介 | 第29-34页 |
| 4.1.1 分形的定义 | 第29-30页 |
| 4.1.2 分形维数及其测量方法 | 第30-32页 |
| 4.1.3 几种分形维数的概述 | 第32-34页 |
| 4.2 分形维数的计算 | 第34-42页 |
| 4.2.1 盒维数 | 第35-37页 |
| 4.2.2 关联维数 | 第37-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于遗传BP神经网络的液压系统故障诊断研究 | 第43-65页 |
| 5.1 人工神经网络 | 第43-49页 |
| 5.1.1 人工神经元的基本模型 | 第44-45页 |
| 5.1.2 基本激活函数 | 第45-48页 |
| 5.1.3 BP神经网络概述 | 第48-49页 |
| 5.2 遗传算法 | 第49-51页 |
| 5.2.1 遗传算法的概念 | 第49-50页 |
| 5.2.2 遗传算法的基本要素 | 第50-51页 |
| 5.3 遗传BP神经网络模型的建立 | 第51-53页 |
| 5.4 遗传BP神经网络液压系统故障诊断模型的应用 | 第53-63页 |
| 5.4.1 特征提取 | 第53-54页 |
| 5.4.2 参数的确定 | 第54-55页 |
| 5.4.3 诊断模型的的应用 | 第55-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 结论 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
