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基于LabVIEW的小波神经网络在煤矿通风机故障诊断中的应用

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基于LabVIEW的小波神经网络在煤矿通风机故障诊断中的应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
Contents第12-15页
1 绪论第15-21页
  · 立题的背景第15-16页
  · 国内外研究现状及存在的问题第16-17页
  · 研究的意义第17页
  · 煤矿通风机故障诊断系统的发展趋势第17-18页
  · 本文研究的目的、内容和技术路线第18-21页
2 煤矿通风机故障诊断系统整体规划第21-31页
  · 通风机故障诊断系统的结构第21-23页
    · 系统硬件结构第21-22页
    · 故障诊断系统模型简介第22-23页
  · 虚拟仪器技术简介第23-29页
    · 虚拟仪器的产生第23-24页
    · 虚拟仪器简介第24-25页
    · LabVIEW软件简介第25-28页
    · LabVIEW功能扩展第28-29页
  · 本章小结第29-31页
3 振动数据采集及系统硬件设计第31-39页
  · 振动传感器第32-36页
    · 传感器的组成第32页
    · 感器的特性第32-33页
    · 检测振动信号传感器选型第33-36页
  · 数据采集设备第36-37页
    · 数据采集设备组成部分第36页
    · NIPCI-6251性能寸旨标第36-37页
  · 工控计算机第37-38页
  · 本章小结第38-39页
4 基于小波技术的特征值提取第39-57页
  · 信号分析的方法第39-41页
    · 频域分析第39-40页
    · 时域分析第40-41页
  · 小波分析第41-43页
    · 连续的小波变换第41页
    · 多尺度小波第41-43页
  · 常见通风机故障类型及特征值分析第43-52页
  · 特征值的提取第52-55页
    · 小波基的选取第52页
    · 特征值提取步骤第52-53页
    · 不对中故障信号分析与特征提取第53-55页
  · 本章小结第55-57页
5 小波神经网络在煤矿通风机故障诊断中的应用第57-71页
  · 神经网络的三要素及基本特征第57-58页
  · 小波神经网络模型的构建第58-60页
  · 神经网络的算法第60-62页
  · 优化的BP神经网络算法第62-64页
  · 基于小波神经网络的通风机故障诊断实例第64-68页
    · 故障征兆表的建立第64-66页
    · 故障诊断的实现第66-68页
  · 本章小结第68-71页
6 基于LabVIEW平台的软件系统实现第71-81页
  · 密码验证模块第71-72页
  · 数据采集卡驱动模块第72-75页
  · 数据的存储模块第75-76页
  · 小波消噪滤波功能模块第76-77页
  · 信号的特征值提取模块第77-78页
    · 信号特征值提取模块设计第77页
    · 振动信号特征值提取模块演示第77-78页
  · 通风机故障诊断及报警模块第78-80页
  · 本章小结第80-81页
7 总结第81-85页
  · 结论第81-82页
  · 展望第82-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-91页
作者简介及读研期间主要科研成果第91页

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