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第1章绪论
1.1故障及故障诊断的含义
1.2故障诊断方法
1.3利用神经网络进行诊断的应用背景
第2章大型旋转机械的故障诊断及其特征提取
2.1旋转机械振动的基本特征
2.1.1转子涡动
2.1.2临界转速
2.2转子不平衡的诊断
2.3转子不对中的故障诊断
2.4转轴横向裂纹的故障诊断
2.5其它一些常见故障的诊断
2.6旋转机械故障的特征提取
2.7本章小结
第3章人工神经网络及其在故障诊断中的应用
3.1人工神经网络的基本概念和特征
3.2人工神经网络的分类
3.3人工神经网络常用的学习规则
3.4 BP神经网络及其训练算法
3.4.1 BP算法的数学描述
3.4.2结点神经元的激活函数
3.5 BP网络常用的改进方法
3.5.1提高训练速度的方法
3.5.2初始权重的影响及设置
3.6 BP网络智能化故障诊断模型
3.6.1输入输出层的设计
3.6.2隐含层数及其结点数的选择
3.6.3学习速率的选定
3.6.4动量系数的选定
3.6.5学习方式的确定
3.7故障样本的确定
3.8本章小结
第4章离线式振动监测与故障诊断系统开发
4.1硬件系统
4.1.1硬件系统的组成
4.1.2振动传感器的选定及其特点
4.1.3 A/D卡的特点
4.2带BP神经网络诊断法的软件系统
4.2.1软件定义和需求分析
4.2.2软件设计
4.2.3软件编码
4.2.4软件测试
4.3本章小结
第5章系统的工程应用及注意事项
5.1故障诊断系统操作使用上的特点
5.2训练和诊断实例
5.3注意事项
第6章结论
致谢
参考文献
