基于多传感器信息融合的滚动轴承故障诊断研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外滚动轴承故障诊断的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 滚动轴承故障诊断的硬件设计 | 第14-29页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·传感器的选择 | 第14-15页 |
| ·加速度传感器 | 第15-17页 |
| ·电流传感器 | 第17-19页 |
| ·CA-3 电荷放大器 | 第19-21页 |
| ·NI ELVIS | 第21-22页 |
| ·数据采集系统 | 第22-28页 |
| ·数据采集卡的选择 | 第22-24页 |
| ·数据采集卡的安装 | 第24-25页 |
| ·数据采集参数设置 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 滚动轴承故障诊断的软件设计 | 第29-46页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·故障诊断软件系统的开发环境-LabVIEW | 第29-32页 |
| ·Matlab Script Node 节点 | 第32-33页 |
| ·软件系统的总体设计 | 第33-35页 |
| ·故障诊断系统的功能模块设计 | 第35-45页 |
| ·数据采集模块 | 第35-36页 |
| ·信号加窗 | 第36-37页 |
| ·数据分析模块 | 第37-40页 |
| ·数据存储模块 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于神经网络的多传感器信息融合技术 | 第46-56页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·数据融合的方法 | 第46-47页 |
| ·动量改进BP 神经网络 | 第47-51页 |
| ·神经元类型 | 第47-49页 |
| ·BP 神经网络的改进算法 | 第49-51页 |
| ·BP 神经网络故障诊断系统 | 第51-54页 |
| ·滚动轴承故障信号的特征向量 | 第51-53页 |
| ·滚动轴承故障诊断的动量改进BP 神经网络的设计 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 实验及数据分析 | 第56-68页 |
| ·试验系统组成 | 第56-58页 |
| ·实验步骤 | 第58页 |
| ·实验分析 | 第58-67页 |
| ·滚动轴承故障诊断图像分析 | 第58-62页 |
| ·网络训练及应用 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·全文工作总结 | 第68-69页 |
| ·研究工作的展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
