基于人工神经网络的综合传动装置故障诊断研究



基于人工神经网络的综合传动装置故障诊断研究

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基于人工神经网络的综合传动装置故障诊断研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-7 页
1 绪论	第7-15 页
· 课题的研究背景	第7-8 页
· 传动系统故障诊断国内外发展现状	第8-13 页
· 课题的提出和研究难点	第13 页
· 本论文的主要研究内容	第13-15 页
2 综合传动装置系统分析和故障机理研究	第15-24 页
· 综合传动装置振动机理分析	第15-17 页
· 齿轮传动系统常见故障类型分析	第17-18 页
· 齿轮和轴承特征频率的计算	第18-23 页
· 本章小结	第23-24 页
3 振动信号分析方法及数据采集	第24-36 页
· 振动信号的预处理	第24-26 页
· 振动信号的时域分析	第26-29 页
· 振动信号的频域分析及特征量的选取	第29-32 页
· 振动加速度信号的采集	第32-35 页
· 本章小结	第35-36 页
4 综合传动装置故障诊断网络的建模	第36-49 页
· 基于神经网络故障诊断的建模原理	第36-37 页
· BP 网络原理及结构	第37-39 页
· BP 算法	第39-43 页
· 综合传动装置故障诊断神经网络模型	第43-48 页
· 本章小结	第48-49 页
5 故障诊断系统的设计开发和系统介绍	第49-69 页
· 系统需求和功能分析	第49 页
· 系统的规划与设计	第49-53 页
· 软件功能及实现	第53-62 页
· 软件测试与评估	第62-68 页
· 本章小结	第68-69 页
6 结论与展望	第69-71 页
· 结论	第69 页
· 论文创新点	第69-70 页
· 展望	第70-71 页
致谢	第71-72 页
附录 A BP 训练核心程序	第72-83 页
附录 B 快速傅立叶变换核心程序	第83-86 页
参考文献	第86-88页

本篇论文共88页，点击这进入下载页面。

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