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基于遗传神经网络的烧结抽烟机在线监测智能诊断系统的研制

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基于遗传神经网络的烧结抽烟机在线监测智能诊断系统的研制
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
1 绪论第9-18 页
  · 设备状态监测与故障诊断概述第9-11 页
  · 旋转机械故障诊断的发展概况第11-12 页
  · 常用的故障诊断方法第12-14 页
  · 设备状态监测与故障诊断技术对工业企业的作用和意义第14 页
  · 课题来源及意义第14-18 页
2 人工神经网络及其应用第18-31 页
  · 人工神经网络简述第18 页
  · 神经网络理论基础第18-24 页
    · 人工神经网络的构成第18 页
    · 神经元的结构模型第18-20 页
    · 人工神经网络的学习规则第20-23 页
    · 神经网络的信息表达能力第23-24 页
  · BP 神经网络第24-29 页
    · BP 神经网络发展第24-26 页
    · BP 网络设计的几个问题第26-28 页
    · BP 型人工神经网络的优缺点第28 页
    · BP 型人工神经网络的改进第28-29 页
  · 神经网络在故障诊断中的应用第29-31 页
3 遗传算法及其应用第31-41 页
  · 遗传算法的概述第31 页
  · 遗传算法的思想第31-32 页
  · 遗传算法的设计与实现第32-39 页
    · 遗传算法有三个基本操作第32 页
    · 遗传算法的实现第32-39 页
  · 遗传算法的优点第39-40 页
  · 遗传算法在故障诊断中的应用第40-41 页
4 遗传神经网络在旋转机械中的应用建模第41-55 页
  · 基本思想第41-43 页
  · 建模工具箱简介第43-46 页
  · BP 网络算法建模第46-49 页
  · 遗传神经网络建模第49-53 页
  · 仿真结论第53-55 页
5 1号烧结抽烟机在线振动监测故障诊断系统的研制第55-74 页
  · 机组运行简介第55-59 页
    · 测点选择第56-59 页
  · 系统硬件实现第59-63 页
    · 传感器选型及安装第59-62 页
    · 数据采集仪第62 页
    · 系统硬件布线图第62-63 页
  · 系统软件开发的关键技术第63-74 页
    · 软件功能设计第63-64 页
    · 软件平台的选择第64-65 页
    · 数据存储和管理第65-66 页
    · 多线程技术的应用第66 页
    · 软件开发流程第66-67 页
    · 用户主界面设计第67 页
    · 组态编辑模块设计第67-69 页
    · 网络采集卡设置模块第69 页
    · 历史趋势查询模块第69 页
    · 智能诊断模块第69-74 页
6 结论第74-75 页
致谢第75-76 页
参考文献第76-79 页
附录第79-81页

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