一、I/O SYSTEM 2000电源站常见故障分析（论文文献综述）
姚煜[1]（2021）在《基于无人机遥感技术的电力杆塔倾斜检测》文中认为我国现行高压输电线路、电力设施的巡检方式,主要靠人工爬塔、架设仪器或肉眼完成电力设施缺陷的排查,不仅工作环境恶劣、巡视效率低、劳动强度大,而且巡检人员安全得不到保障,人工巡检已逐渐无法跟随现代化、智能化电网发展的脚步。现阶段无人机遥感技术发展迅速,无人机搭载倾斜摄影相机、激光雷达扫描仪等高精度传感器于一体的自动化巡检系统在电力部门具有广阔的应用前景。杆塔作为输电系统中不可或缺的部分,高效的检测杆塔倾斜度以排查隐患,对整个电力系统的安全、稳定运行具有重要意义。本文以无人机遥感技术为出发点,首先,介绍无人机电力巡检系统的组成,利用多旋翼无人机平台,搭载定姿定位系统、自稳云台系统、多传感器数据采集系统等,实现电力杆塔的倾斜影像、激光点云三维信息采集。其次,在获取到的倾斜影像基础上,运用影像的匀光匀色和畸变矫正预处理、光束区域网平差、基于SIFT算法的特征提取和影像匹配、纹理映射等倾斜摄影测量技术,构建基于倾斜摄影测量的三维点云模型;同时将机载激光雷达点云数据分类处理得到电力杆塔局部点云,并将激光点云转换到WGS84坐标系,再运用ICP算法点云配准,完成倾斜影像点云和激光雷达点云数据融合,经纹理映射生成两种点云融合的杆塔精细化三维模型。最后,在此精细化的电力走廊三维模型中提取电力杆塔在CGCS2000坐标系下的空间直角坐标信息,依据杆塔倾斜检测原理,用Python语言构建计算杆塔倾斜度的数学模型,实现杆塔倾斜度计算,并将计算结果与传统全站仪法测得的电力杆塔倾斜度对比分析。实验结果表明:点云融合在电力杆塔实景三维建模和信息提取上可以达到优势互补的效果,融合后杆塔模型表面光滑、平整,结构外轮廓边缘特征明显,可以提供更精准的测量结果;通过多次无人机遥感三维建模对电力杆塔倾斜度检测,测量结果满足电力杆塔倾斜缺陷的日常巡检需求,为电力设施智能化巡检提供参考。
张宇星[2]（2017）在《轮胎挤出机故障诊断专家系统研究》文中进行了进一步梳理近年来随着科学技术的高速发展,工业生产设备逐渐趋于大型化、复杂化以及智能化,如何保证设备持续高效运行,减少设备故障排除时间对于提高生产效率,降低企业损失意义重大。设备故障诊断技术作为一门专门研究故障诊断问题的学科,正变得越来越重要。本文以轮胎胎面复合挤出联动线PLC控制系统为研究背景,介绍了胎面挤出生产线的工艺流程,技术指标,同时结合其控制系统的总体结构和性能特点,分析了轮胎胎面复合挤出联动线PLC控制系统的故障类型、范围及产生的原因。针对轮胎胎面复合挤出联动生产线过程变量众多,难以对整个系统建立故障诊断模型的特点,本文采用基于故障树的故障诊断和基于数据驱动的故障诊断的两种方法实现对挤出机的故障诊断研究。在基于故障树的专家诊断方法中,本文详细介绍了故障树分析法的原理方法以及专家诊断系统的各功能模块的实现。对故障树的介绍按照故障树的建立,定性分析和定量计算的顺序,引出最小割集重要度和底事件重要度的概念,并将两种重要度相结合用于挤出机故障诊断。在专家系统的部分提出了将基于规则的诊断专家系统和基于框架的诊断专家系统相结合的方法用于建立故障诊断专家系统。最后将故障树与诊断专家系统知识库联系起来,全面、系统、层次性的将专家知识表现出来,实现了诊断知识的获取,并确保了诊断知识的一致性和完备性。在基于数据驱动的故障诊断方法中,本文针对轮胎胎面复合挤出联动生产线生产过程多变量、非线性、强耦合、大滞后、不确定性等特点,利用生产现场采集的大量数据,研究了基于数据驱动的故障检测诊断及预测的新方法。根据挤出机生产过程中不同类型故障的特征,提出了基于主元分析的故障检测方法,通过对过程变量计算协方差矩阵,提取出过程变量的特征值,进而建立挤出机故障诊断的主元模型,然后根据T2和Q统计量判断检测过程是否超出了正常的控制限,若有故障发生,则检测程序将给予警告提示,提示过程出现了异常操作状况。最后,本文以虚拟仪器LabVIEW为开发平台,开发了橡胶挤出机故障诊断专家系统。经过测试,该系统能快速定位故障原因,有效减少故障的排除维修时间。
聂侥[3]（2017）在《基于过程神经网络的液体火箭发动机故障预测方法研究》文中进行了进一步梳理故障预测对保障LRE安全、可靠地运行具有重要意义。随着大数据处理、数据挖掘和深度学习技术的快速发展,基于数据分析技术的LRE故障预测方法已成为时下研究的焦点。论文以某大型氢氧火箭发动机为研究对象,按照“从总体框架到具体方法,从单一模型到组合模型,从单一方法到多方法集成,从理论分析到应用集成”的思路,以过程神经网络（Process Neural Network,PNN）为基础,对发动机故障预测方法展开了研究。论文的主要研究工作和结论如下:提出基于PNN的液体火箭发动机（Liquid-propellant Rocket Engines,LRE）故障预测方法。阐明了发动机故障预测的含义与相关概念,归纳和总结了故障预测的一般步骤和流程。分析了发动机故障预测的层次结构与功能模块,在此基础上提出了LRE故障预测通用框架与策略。基于通用框架与策略,针对发动机稳态过程和启动过程,提出了基于一般PNN的故障预测方法。发动机地面试车数据验证表明,故障预测通用过程模型能够有效地规范发动机故障预测与隔离的功能和过程,基于一般PNN的故障预测方法能够对发动机的故障进行预测并实现部件级别的故障隔离。但是该方法还存在网络预测模型建立过程繁琐与优化困难、预测精度较低和难以对故障发展趋势进行精确预测的缺点。提出基于增量学习的PNN故障预测方法。针对发动机稳态工作过程,提出故障阈值自适应更新方法,克服了ATA方法不能处理发动机缓变故障预测的缺陷。针对离线PNN对发动机故障预测参数预测精度较低和难以实现故障发展趋势预测的问题,根据PNN的不同输出方式,分别提出基于权值更新的PNN预测方法和基于输出调节系数更新的PNN预测方法,解决了PNN的增量学习问题。发动机地面试车数据验证表明,故障阈值自适应更新方法可有效提高故障预测的及时性和有效性。基于输出权值和输出调节系数更新的PNN增量学习方法,能够实现对发动机故障发展趋势的预测,相对于离线PNN具有更好的预测精度。提出基于组合PNN的预测方法。针对发动机故障预测参数PNN预测模型存在的建模过程繁琐和泛化能力不高的问题,在对组合PNN泛化误差和单一PNN预测性能进行详细分析的基础上,提出组合PNN的一般方法。根据子PNN的预测误差,提出了动态权值合成方法,实现了组合PNN对发动机故障预测参数的预测。为进一步提高执行效率,提出一种基于误差预测修正的PNN预测方法。发动机地面试车数据验证表明,上述方法可以有效简化发动机故障预测参数预测模型的建立过程,并较好地提高了预测模型的泛化能力。提出基于样本重构的PNN预测方法。分析和研究了发动机数据样本的数量、质量和代表性对PNN预测模型优化难度和预测性能的影响,给出剔除数据粗大误差方法、数据滤波处理方法和数据相空间重构方法。根据发动机稳态过程数据存在的多种趋势与周期性,提出一种基于多尺度分析的并行PNN预测方法。为实现对缺少数据样本的发动机工况调节时序进行预测,提出一种基于数据分段的PNN预测方法。发动机地面试车数据验证表明,基于多尺度分析的PNN预测方法一定程度上可以降低故障预测参数预测模型的优化难度,具有较高预测精度和预测效率;基于数据分段的PNN预测方法能够有效缩减预测模型训练样本的长度,降低模型优化难度,同时提高了模型对发动机故障预测参数的预测能力。提出基于多方法集成的预测方法。针对单一预测方法在处理发动机故障预测问题上的局限性,对基于数据分段的多方法集成预测原理进行了分析,然后基于AdaBoost.RT框架研究了基于动态权重组合的多方法集成预测模型,并给出了预测模型的学习和优化方法。为解决单一在线预测方法存在着预测精度较低的问题,研究了多种在线预测方法集成预测方法,该方法为实现发动机在线故障预测奠定了基础。发动机地面试车数据验证表明,集成预测方法可以有效降低预测模型的建立难度,具有较好的工程实用性;在线建模集成预测方法,能够以较快速度实现在线建模与预测,一定程度上解决了单一方法因样本数量有限造成的低预测精度问题。论文紧密结合我国大型LRE的实际工程需求,对基于PNN的发动机故障预测方法进行了深入地研究,研究结果可为我国现役大型LRE的故障预测和故障控制提供技术支撑,具有很好的工程应用价值。同时,论文从工程问题中提炼出故障预测问题的特性,建立了抽象的故障预测数学模型,并提出故障预测参数预测方法,具有一定的学术价值。
李科[4]（2015）在《电容测微系统的智能化研究》文中进行了进一步梳理为了使电容测微系统的测量精度更高、动态特性更好,同时为了使系统具有更便利的操作性和更强的数据处理、分析功能,对电容测微系统进行了智能化研究。智能化电容测微系统以电容测微仪为核心,由电容测微仪和单片机系统以及上位PC机虚拟仪器组成。主要研究以下几个方面的内容。1)对基于运算式原理的电容测微仪的各组成环节和组成原理进行了系统地分析。2)对电容测微仪各组成环节的动态特性进行了分析,重点对整机动态特性影响较大的解调滤波器的动态特性进行了理论分析和优化,最终使其满足不失真测试条件,动态范围及频率选择性得到了提高。3)对电容测微系统的智能化单片机系统进行了软硬件设计。单片机系统主要用来实现系统的测量控制与数据采集、测量数据存储及与上位机的无线通讯等功能。硬件设计部分包括主要芯片的选型、系统的扩展,软件设计部分包括主程序设计及几个功能子程序设计。4)在虚拟仪器开发平台Lab VIEW环境下,开发了电容测微系统的上位机虚拟仪器,主要用来接收下位单片机系统传输来的测量数据并进行处理、分析。在进行标定数据处理和测量数据处理的过程中,介绍了利用补偿函数实现标度变换和非线性误差补偿的原理和方法,最终提高了整机的测量精度。图58幅;表2个;参58篇。
卢斌[5]（2013）在《燃气退火炉温度智能控制系统研究与设计》文中进行了进一步梳理在工业生产中,退火炉是工件热处理过程中重要的设备之一,退火炉控制系统水平的高低直接影响工件的工艺质量,同时也影响能耗,从而加大成本。在退火炉控制系统中,温度是最主要的控制对象,它具有非线性、大惯性、纯滞后、抗干扰能力差等特性。在传统控制方法中,只能靠操作员经验来控制。因此,控制系统存在控制精度低、生产效益低、加工工艺差、耗能严重等缺点。针对上述情况,本文以某公司二期退火炉为对象,研究并且设计了退火炉的控制系统。本课题从实际出发,结合研究对象与先进控制理论,研究并且设计了燃气退火炉温度智能控制系统。此控制系统是一个集散控制系统（DCS）,由上位和下位两部分组成,上位用工控计算机进行工艺监控、参数修改、数据存储、资料查询等。下位部分由手动与自动两部分组成,手动部分由仪表分散控制,自动部分由PLC结合模糊控制算法实现精确的控制。控制部分主要研究温度控制回路设计,系统辅助系统有鼓风机供风系统、台车行进控制系统、炉膛压力控制系统、烧嘴控制系统等。上位工控机负责由上级管理计算机通讯和对下位部分进行监控与操作控制。自动控制系统中,采用模糊算法来提高控制精度。工控机可以对工艺曲线参数进行修改、工艺加工监控、历史数据存储。下位部分完成现场数据的采集、计算、控制等。通过此项目的研究与设计,使得退火炉温度控制系统的控制水平先进化,资源利用和效益的最优化。该系统投入运行以来,在各种工艺曲线要求下,均能达到±5℃的控制精度,远远超过生产要求的±10℃要求。此控制系统控制精度高、稳定性好、操作简便、自动化程度高。工控机监控数据清晰、稳定、数据管理方便,可存储5年内历史数据。具有实际生产应用价值和经济价值。
韩小博[6]（2012）在《内燃机车交流传动及控制系统研究》文中研究表明随着铁路运输事业的飞速发展,对于机车“客运高速,货运重载”的需求日益剧增,把先进实用的交流电传动技术结合内燃机车的特点应用于内燃机车有利于提高机车性能、提升铁路装备制造水平,因此,内燃机车交流电传动以及其所涉及的相关技术值得深入研究。本课题根据近年来在机车上成熟运用的交流电传动技术以及相关的控制技术,结合满足铁路需求的大功率交流传动内燃机车,对机车交流电传动以及相关控制系统进行研究、分析,在充分发挥内燃机车交流电传动的优势的前提下,提出一种内燃机车交流电传动以及相关控制系统方案。本文以满足将来铁路运输需要的大功率机车为目标,详细分析了内燃机车内部各系统的功率分配、传动形式、控制方式等,结合机车的性能需要阐述了当前应用于机车电传动领域内的矢量控制、PwM控制技术、微机网络控制以及粘着控制的观点或方法；并对大功率内燃交流电传动机车的电机选配、电气传动的方案设计以及采用PwM控制技术后对交流异步电动机的影响等进行了研究。
高现伟,马永海,杨青山,胡杨[7]（2000）在《I/O SYSTEM 2000电源站常见故障分析》文中进行了进一步梳理I/O SYSIEM 2000电源站（MCX-2L）不仅可为采集站集中供电，还可充当采集站使用，在野外排列中占有十分重要的位置。文章针对I/O SYSIEM 2000电源站经常发生的故障现象进行了分析，总结出排除故障的方法，从而为电源站、采集站的维修提供了有益的帮助，提高了工作效率。
徐长虹,王晖,毕铁山[8]（2000）在《I/O SYSTEMⅡ电源站电源板故障检测与维修》文中提出I／OSYSTEMⅡ电源站（MCX）在野外工作时，不但能为采集站进行集中供电，而且还具有采集站的全部功能，所以它在野外排列中占有很重要的地位。但长期在野外生产过程中，电源站中的电源板经常发生故障，是维修的重点部分。针对电源站的电源板经常发生的故障现象进行了分析探讨，总结出了电源板的主要检测步骤，从而为电源站的维修工作提供了十分有益的帮助。节省了维修工作时间，提高了工作效率。
二、I/O SYSTEM 2000电源站常见故障分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、I/O SYSTEM 2000电源站常见故障分析（论文提纲范文）
（1）基于无人机遥感技术的电力杆塔倾斜检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机巡线技术 |
| 1.2.2 电力走廊三维建模技术 |
| 1.2.3 杆塔倾斜检测技术 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 1.3.1 论文组织结构 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 电力杆塔三维模型构建技术分析 |
| 2.1 倾斜摄影三维建模关键技术 |
| 2.1.1 影像预处理 |
| 2.1.2 多视影像联合平差 |
| 2.1.3 多视影像密集匹配 |
| 2.1.4 构建三角网 |
| 2.1.5 纹理映射 |
| 2.2 激光雷达三维建模关键技术 |
| 2.2.1 系统组成 |
| 2.2.2 工作原理 |
| 2.2.3 点云数据处理 |
| 2.2.4 点云分类 |
| 2.2.5 精度校验 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 无人机系统搭建及杆塔数据获取 |
| 3.1 系统框架结构 |
| 3.1.1 无人机飞行平台 |
| 3.1.2 多传感器数据采集系统 |
| 3.1.3 数据通讯链路系统 |
| 3.1.4 地面数据处理系统 |
| 3.2 无人机平台搭建 |
| 3.3 杆塔遥感数据获取流程 |
| 3.3.1 任务提出、目标确定 |
| 3.3.2 像控点布设 |
| 3.3.3 航线设计、作业飞行 |
| 3.3.4 数据检查 |
| 3.4 航测数据获取 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 电力杆塔三维模型构建 |
| 4.1 倾斜摄影三维模型构建 |
| 4.1.1 三维建模流程 |
| 4.1.2 三维模型成果 |
| 4.2 激光点云融合精细建模 |
| 4.2.1 点云数据预处理 |
| 4.2.2 点云融合 |
| 4.2.3 精细化建模 |
| 4.3 点云融合模型精度分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 电力杆塔倾斜检测 |
| 5.1 杆塔倾斜检测原理 |
| 5.2 杆塔三维模型概况 |
| 5.3 测量总体流程及方法 |
| 5.4 测量算法实现 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.5.1 全站仪杆塔倾斜度测量 |
| 5.5.2 无人机遥感技术杆塔倾斜度测量 |
| 5.5.3 实验结果对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）轮胎挤出机故障诊断专家系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 课题概述 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 专家系统的研究现状 |
| 1.3 虚拟仪器简介 |
| 1.4 本课题研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 胎面挤出联动生产线及其故障类型 |
| 2.1 胎面挤出联动生产线工艺流程 |
| 2.2 胎面挤出联动生产线技术指标 |
| 2.3 胎面挤出联动生产线控制系统结构 |
| 2.4 胎面挤出联动生产线硬件组态和控制系统程序编写 |
| 2.5 胎面挤出联动生产线故障类型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于故障树的故障诊断专家系统 |
| 3.1 故障诊断方法综述 |
| 3.2 故障树分析法 |
| 3.2.1 故障树分析法定义 |
| 3.2.2 故障树的建造 |
| 3.2.3 故障树的数学描述 |
| 3.2.4 故障树的定性分析 |
| 3.2.5 用最小割集表示故障树的结构函数 |
| 3.2.6 故障树的定量化计算 |
| 3.3 专家系统介绍 |
| 3.3.1 专家系统的定义和简介 |
| 3.3.2 专家系统(ES)结构分析 |
| 3.4 挤出机故障诊断专家系统知识库的表示与建立 |
| 3.4.1 知识模型的选用 |
| 3.4.2 知识表示 |
| 3.4.3 诊断知识库的建立 |
| 3.4.4 知识库维护和管理功能的实现 |
| 3.5 诊断推理功能的实现 |
| 3.5.1 诊断流程设计 |
| 3.5.2 诊断推理设计 |
| 3.6 本章总结 |
| 4 基于检测数据驱动模型的故障诊断 |
| 4.1 基于数据驱动的方法 |
| 4.2 多元统计分析法 |
| 4.3 主成分分析法 |
| 4.3.1 主元的求取 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 挤出机故障诊断专家系统实现 |
| 5.1 挤出机故障类型 |
| 5.2 基于故障树的挤出机专家系统的建立 |
| 5.2.1 故障树的建立 |
| 5.2.2 故障树的分析 |
| 5.2.3 专家系统的建立 |
| 5.2.4 专家系统的人机交互 |
| 5.3 基于数据驱动的挤出机故障诊断实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 研究与展望 |
| 7 参考文献 |
| 8 致谢 |
（3）基于过程神经网络的液体火箭发动机故障预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障预测方法研究现状 |
| 1.2.2 PNN研究现状 |
| 1.2.3 故障预测的应用 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 1.3.1 问题提出 |
| 1.3.2 主要研究内容与章节安排 |
| 第二章 基于PNN的LRE故障预测方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 LRE故障预测通用框架与策略 |
| 2.2.1 LRE故障预测的数学描述 |
| 2.2.2 LRE广义故障预测通用框架和策略 |
| 2.3 LRE结构层次划分方法 |
| 2.3.1 LRE结构层次化分解方法 |
| 2.3.2 LRE组件可用故障预测参数分析 |
| 2.4 基于一般PNN的发动机故障预测方法 |
| 2.4.1 故障预测 |
| 2.4.2 故障隔离 |
| 2.5 仿真验证及结果分析 |
| 2.5.1 试验对象及其工作原理 |
| 2.5.2 发动机组件划分 |
| 2.5.3 稳态过程故障预测 |
| 2.5.4 启动过程故障预测 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 基于增量学习的PNN故障预测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 故障阈值自适应更新方法 |
| 3.2.1 故障阈值更新算法原理 |
| 3.2.2 故障阈值更新策略 |
| 3.2.3 仿真验证及结果分析 |
| 3.3 基于权值更新的PNN预测方法 |
| 3.3.1 暴力算法 |
| 3.3.2 网络输出权值更新方法 |
| 3.3.3 仿真验证及结果分析 |
| 3.4 基于输出调节系数更新的PNN预测方法 |
| 3.4.1 DHPNN模型 |
| 3.4.2 输出调节系数更新方法 |
| 3.4.3 仿真验证及结果分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于组合PNN的预测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 网络泛化性能分析 |
| 4.2.1 组合PNN泛化误差分析 |
| 4.2.2 单一网络泛化性能分析 |
| 4.3 基于组合PNN的预测方法 |
| 4.3.1 网络组合方法分析 |
| 4.3.2 动态权重合成方法 |
| 4.3.3 仿真验证及结果分析 |
| 4.4 基于误差预测修正的预测方法 |
| 4.4.1 误差预测分析 |
| 4.4.2 误差预测修正方法 |
| 4.4.3 仿真验证及结果分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于样本重构的PNN预测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 PNN样本构造 |
| 5.2.1 样本预处理 |
| 5.2.2 样本重构 |
| 5.2.3 样本对PNN预测的影响分析 |
| 5.3 基于多尺度分析的PNN预测方法 |
| 5.3.1 多尺度分析方法 |
| 5.3.2 多尺度并行PNN预测方法 |
| 5.3.3 仿真验证及结果分析 |
| 5.4 基于数据分段的PNN预测方法 |
| 5.4.1 数据分段预测方法 |
| 5.4.2 分段网络模型选择方法分析 |
| 5.4.3 仿真验证及结果分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 基于多方法集成的预测方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多方法集成原理与分段建模 |
| 6.3 基于AdaBoost.RT框架的多方法集成预测 |
| 6.3.1 基于AdaBoost.RT框架集成算法 |
| 6.3.2 基于动态权重组合的集成预测方法 |
| 6.3.3 基于增量学习的SVR预测方法 |
| 6.3.4 仿真验证及结果分析 |
| 6.4 基于在线建模的集成预测方法 |
| 6.4.1 在线建模方法分析 |
| 6.4.2 在线集成预测方法 |
| 6.4.3 仿真验证及结果分析 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 发动机故障预测工具箱设计与实现 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 工具箱设计理念与特点 |
| 7.2.1 面向实际需求 |
| 7.2.2 功能模块化 |
| 7.2.3 丰富的程序接口 |
| 7.3 工具箱的实现 |
| 7.3.2 硬件系统配置 |
| 7.3.3 数据分析与预处理 |
| 7.3.4 参数设置与方法选择 |
| 7.3.5 工具箱演示 |
| 7.4 小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文主要工作 |
| 8.2 本文主要创新点 |
| 8.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（4）电容测微系统的智能化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 测试技术的地位及作用 |
| 1.2 几何量测量技术与测微技术 |
| 1.3 电容测微技术的国内外发展状况 |
| 1.3.1 电容测微技术的国外发展状况 |
| 1.3.2 电容测微技术的国内发展状况 |
| 1.4 课题研究的目的及研究内容 |
| 1.4.1 研究的目的及意义 |
| 1.4.2 研究的内容 |
| 第2章 电容测微仪的组成原理 |
| 2.1 电容测微仪的组成 |
| 2.2 电容传感器 |
| 2.2.1 传感器的工作原理 |
| 2.2.2 传感器的结构 |
| 2.2.3 传感器的测量电路 |
| 2.3 电容测微仪的其他组成环节 |
| 2.3.1 高频稳幅振荡器 |
| 2.3.2 主放大器 |
| 2.3.3 精密整流器 |
| 2.3.4 解调滤波器 |
| 2.4 驱动电缆技术 |
| 本章小结 |
| 第3章 电容测微仪动态特性的分析与优化 |
| 3.1 电容测微仪的动态特性 |
| 3.2 解调滤波器动态特性的分析 |
| 3.2.1 带阻滤波器的动态特性 |
| 3.2.2 低通滤波器的动态特性 |
| 3.3 解调滤波器动态特性的优化 |
| 3.3.1 优化指导思想 |
| 3.3.2 优化实验 |
| 本章小结 |
| 第4章 电容测微系统的智能化 |
| 4.1 智能化测试系统概述 |
| 4.2 电容测微系统的智能化方案 |
| 4.3 单片机系统的硬件设计 |
| 4.3.1 单片机简介 |
| 4.3.2 单片机系统的组成原理 |
| 4.3.3 主要芯片的选型 |
| 4.3.4 单片机系统的扩展 |
| 4.4 单片机系统的软件设计 |
| 4.4.1 主程序设计 |
| 4.4.2 功能子程序设计 |
| 本章小结 |
| 第5章 上位机虚拟仪器的开发 |
| 5.1 虚拟仪器概述 |
| 5.2 电容测微系统上位机虚拟仪器的功用 |
| 5.3 前面板的设计 |
| 5.4 图形化程序的设计 |
| 5.4.1 数据格式转化的程序设计 |
| 5.4.2 标定数据处理的程序设计 |
| 5.4.3 测量数据处理的程序设计 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师简介 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（5）燃气退火炉温度智能控制系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 退火炉控制系统国内外研究的现状 |
| 1.3 退火热处理工艺及退火炉控制系统的特征 |
| 1.3.1 退火热处理工艺 |
| 1.3.2 退火炉控制系统特点 |
| 1.4 本论文研究的主要内容 |
| 第二章 退火炉控制系统的工作原理 |
| 2.1 退火炉的主要技术参数 |
| 2.2 退火炉的控制要求 |
| 2.3 退火工艺简介 |
| 2.4 退火炉控制系统变量分析及工作原理 |
| 2.4.1 退火炉控制系统变量分析 |
| 2.4.2 退火炉控制系统工作原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 退火炉控制系统硬件系统设计 |
| 3.1 退火炉控制系统的组成以及各控制单元的设计 |
| 3.1.1 温度控制系统设计 |
| 3.1.2 退火炉控制系统的组成 |
| 3.1.3 炉膛压力控制系统设计 |
| 3.1.4 供风机电气控制系统设计 |
| 3.1.5 台车炉门控制系统设计 |
| 3.1.6 自动控制降温系统设计 |
| 3.1.7 烧嘴控制器设计 |
| 3.2 控制系统硬件配置 |
| 3.2.1 上位工控机配置 |
| 3.2.2 下位PLC部分及智能仪表配置 |
| 3.2.3 其它硬件配置 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 模糊控制器的设计 |
| 4.1 模糊控制理论基础 |
| 4.1.1 模糊控制的基本概述 |
| 4.1.2 模糊控制器 |
| 4.1.3 模糊控制器的设计方法和设计内容 |
| 4.2 模糊控制器的设计 |
| 4.2.1 确定模糊控制器的结构及模糊化 |
| 4.2.2 建立模糊控制规则 |
| 4.2.3 基本模糊查询表的建立 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 退火炉控制系统软件设计 |
| 5.1 烧嘴控制器软件开发 |
| 5.2 主控制程序开发 |
| 5.2.1 PLC的基本概述与工作原理 |
| 5.2.2 系统各功能模块的具体实现 |
| 5.2.3 模糊控制算法在PLC中的实现 |
| 5.3 上位机监控平台设计 |
| 5.3.1 组态王软件简介 |
| 5.3.2 组态王开发工程一般步骤 |
| 5.3.3 上位机监控功能总体 |
| 5.3.4 上位机监控功能的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 退火炉控制系统通讯及控制系统调试结果 |
| 6.1 退火炉控制系统通讯 |
| 6.1.1 工控机与PLC的通讯 |
| 6.1.2 RS485通讯常见故障分析 |
| 6.2 退火炉控制系统调试结果及分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）内燃机车交流传动及控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 内燃机车电传动简介 |
| 1.1.1 直流电传动 |
| 1.1.2 交-直流电传动 |
| 1.1.3 交流电传动 |
| 1.2 交流电传动的优点 |
| 1.3 国外交流传动内燃机车的发展 |
| 1.4 国内交流传动内燃机车的现状以及发展趋势 |
| 本章小结 |
| 第二章 大功率交流传动内燃机车的整体设计 |
| 2.1 机车总体布置 |
| 2.2 机车主要技术特性 |
| 2.3 柴油机 |
| 2.4 主传动系统 |
| 2.5 辅助传动系统 |
| 2.6 微机控制及网络通讯系统 |
| 2.7 空气制动系统 |
| 2.8 机车主要运用特性 |
| 2.8.1 机车功率 |
| 2.8.2 机车牵引性能 |
| 2.8.3 机车电阻制动特性 |
| 本章小结 |
| 第三章 交流主传动系统 |
| 3.1 工作原理 |
| 3.2 接地保护系统 |
| 3.2.1 接地保护系统工作原理 |
| 3.2.2 接地检测系统工作原理 |
| 3.3 主辅发电机及牵引整流装置 |
| 3.3.1 YJ117A同步主辅发电机 |
| 3.3.2 牵引整流装置 |
| 3.4 牵引逆变器 |
| 3.4.1 概述 |
| 3.4.2 HXN3型内燃机车逆变器回路结构 |
| 3.4.3 牵引逆变器结构及工作原理 |
| 3.4.4 牵引逆变器风冷系统 |
| 3.5 交流牵引电动机 |
| 3.5.1 概述 |
| 3.5.2 交流牵引电动机主要技术数据 |
| 3.5.3 交流牵引电动机结构组成 |
| 3.5.4 交流牵引电机与轮对的安装 |
| 3.6 制动电阻装置 |
| 3.6.1 制动电阻装置原理 |
| 3.6.2 电阻单元 |
| 3.6.3 风机 |
| 3.6.4 风机电机 |
| 本章小结 |
| 第四章 交流辅助传动系统 |
| 4.1 辅助电传动系统基本结构 |
| 4.2 辅助设备供电 |
| 4.2.1 散热器冷却风扇 |
| 4.2.2 除尘风机 |
| 4.2.3 动力室风机 |
| 4.2.4 主发电机风机 |
| 4.2.5 1#转向架风机 |
| 4.2.6 2#转向架风机 |
| 4.2.7 空气压缩机 |
| 4.3 交流牵引发电机励磁 |
| 4.3.1 交流牵引发电机励磁装置构成 |
| 4.3.2 交流牵引发电机励磁装置功能 |
| 4.4 蓄电池及充电电路 |
| 4.4.1 概述 |
| 4.4.2 APC工作原理 |
| 4.5 其他辅助电器 |
| 4.5.1 机车空调及供电 |
| 4.5.2 电器逆变器及用电设备 |
| 4.5.3 外电源电路 |
| 本章小结 |
| 第五章 微机控制及网络通讯系统 |
| 5.1 微机控制系统 |
| 5.1.1 概述 |
| 5.1.2 EM2000机车控制计算机 |
| 5.1.3 主要功能 |
| 5.1.4 微机控制系统构成 |
| 5.2 机车控制 |
| 5.2.1 概述 |
| 5.2.2 EM2000微机系统的功能 |
| 5.2.3 EM2000微机系统的硬件组成 |
| 5.3 机车通讯网络 |
| 5.3.1 通讯网络构成 |
| 5.3.2 控制计算机接口 |
| 5.3.3 FIRE接口图 |
| 5.4 机车重联 |
| 5.4.1 概述 |
| 5.4.2 重联系统的先进机制 |
| 5.4.3 重联系统构成 |
| 5.5 机车故障诊断及保护系统 |
| 5.5.1 概述 |
| 5.5.2 故障诊断系统 |
| 5.5.3 保护系统 |
| 本章小结 |
| 第六章 PWM逆变器对异步电机的影响 |
| 6.1 异步电机绝缘系统的失效模式分析 |
| 6.2 电机端部过电压 |
| 6.3 定子绕组电压分布不均 |
| 6.4 局部放电 |
| 6.5 应力的作用 |
| 6.5.1 运行中异步电机绝缘所承受的应力 |
| 6.5.2 应力的作用和绝缘的损坏 |
| 6.6 解决方案 |
| 6.6.1 消除电机端部过电压 |
| 6.6.2 电机绝缘工艺的改善 |
| 6.6.3 绝缘材料的发展 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、I/O SYSTEM 2000电源站常见故障分析（论文参考文献）
- [1]基于无人机遥感技术的电力杆塔倾斜检测[D]. 姚煜. 东北农业大学, 2021
- [2]轮胎挤出机故障诊断专家系统研究[D]. 张宇星. 天津科技大学, 2017(03)
- [3]基于过程神经网络的液体火箭发动机故障预测方法研究[D]. 聂侥. 国防科学技术大学, 2017(01)
- [4]电容测微系统的智能化研究[D]. 李科. 华北理工大学, 2015(02)
- [5]燃气退火炉温度智能控制系统研究与设计[D]. 卢斌. 天津理工大学, 2013(08)
- [6]内燃机车交流传动及控制系统研究[D]. 韩小博. 大连交通大学, 2012(05)
- [7]I/O SYSTEM 2000电源站常见故障分析[J]. 高现伟,马永海,杨青山,胡杨. 石油仪器, 2000(06)
- [8]I/O SYSTEMⅡ电源站电源板故障检测与维修[J]. 徐长虹,王晖,毕铁山. 石油仪器, 2000(01)