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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
本篇论文共
91
页,
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