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基于小波神经网络的矿井局部通风机故障检测与诊断研究

摘要第1-5页
Abstract第5-12页
1 绪论第12-17页
   ·引言第12-13页
   ·国内外故障诊断研究动态第13-14页
     ·信号采集与处理技术的新发展第13页
     ·诊断技术的新动态第13-14页
   ·矿井通风系统故障诊断研究现状第14-15页
   ·课题的研究内容第15-16页
   ·课题研究目的与意义第16-17页
2 矿井局部通风机故障诊断分析第17-21页
   ·矿井局部通风机常见故障及机理分析第17-19页
     ·故障特征频率分析第17-18页
     ·常见故障产生原因及消除方法第18-19页
   ·故障诊断方法分析第19-20页
   ·信号处理方法分析第20页
   ·小结第20-21页
3 矿井局部通风机故障诊断小波神经网络模型第21-30页
   ·小波分析和神经网络的结合途径第21页
   ·故障诊断小波包基函数与分解尺度第21-26页
     ·小波分析理论第21-23页
     ·小波包分析第23页
     ·选取小波包基第23-24页
     ·确定分解树第24-26页
   ·故障诊断神经网络模型和结构第26-29页
     ·神经网络的构成第26-27页
     ·神经网络结构与模型第27-28页
     ·神经网络输入层第28页
     ·神经网络输出层第28页
     ·神经网络隐含层第28-29页
   ·小结第29-30页
4 系统需求分析与设计第30-35页
   ·硬件系统需求分析与总体结构第30页
   ·软件系统需求分析与设计第30-34页
     ·功能模块划分第30-31页
     ·软件开发模型第31页
     ·开发平台第31-32页
     ·软件结构设计第32-34页
     ·主流程第34页
   ·小结第34-35页
5 系统硬件分析与设计第35-39页
   ·振动传感器第35-36页
     ·LC0151T 特点及工作原理第35-36页
     ·LC0151T 性能指标第36页
   ·测点分布与传感器布置第36-37页
   ·数据采集设备第37-38页
     ·数据采集设备组成部分第37页
     ·USB6221 性能指标第37-38页
   ·计算机第38页
   ·小结第38-39页
6 系统软件开发第39-58页
   ·主界面和菜单第39-40页
   ·离线诊断子系统第40-46页
     ·操作面板与主线流程第40-42页
     ·变换识别模块第42-44页
     ·小波包滤波模块第44-46页
   ·在线诊断子系统第46-49页
     ·操作面板与主线流程第46-47页
     ·事件记录机制第47-49页
   ·数据采集与管理第49-51页
     ·TDMS 存储格式简介第49页
     ·样本矩阵结构第49-50页
     ·数据管理第50-51页
   ·故障库建立与维护第51-56页
     ·数据库模型第51-52页
     ·连接数据库第52-53页
     ·增加故障类型到数据库第53-54页
     ·更新神经网络权值第54-56页
   ·数据安全第56-57页
   ·小结第57-58页
7 系统功能验证与性能评价第58-66页
   ·试验设备与试验方法第58-59页
     ·试验设备第58页
     ·试验方法第58-59页
   ·离线诊断验证第59-62页
     ·单路数据采集与存储第59-60页
     ·诊断分析实例第60-62页
   ·在线诊断验证第62-64页
     ·多路并行数据采集第62页
     ·诊断分析实例第62-64页
   ·性能评价第64-65页
     ·响应时间第64页
     ·可靠性第64-65页
   ·小结第65-66页
8 结论第66-69页
   ·结论第66-67页
   ·存在的问题第67页
   ·展望第67-69页
致谢第69-70页
附录Ⅰ软件更新列表第70-72页
附录Ⅱ攻读硕士研究生期间发表的学术论文第72-73页
参考文献第73-75页

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