摘要7-9
Abstract9-11
第一章 绪论11-19
1.1 课题来源11
1.2 课题概述11-13
1.2.1 课题的提出11-12
1.2.2 探讨的目的及作用12-13
1.3 钢丝绳无损检测的国内外探讨近况及其进展走势13-16
1.3.1 国外进展概况13-15
1.3.2 国内进展概况15
1.3.3 进展走势15-16
1.4 本论文探讨的主要内容16-19
第二章 钢丝绳断丝损伤漏磁检测原理19-25
2.1 钢丝绳损伤形式19-20
2.2 钢丝绳断丝损伤漏磁场浅析20-23
2.2.1 铁磁材料的磁化特性20-22
2.2.2 钢丝绳断丝损伤漏磁场特点及影响因素22-23
2.3 钢丝绳断丝漏磁检测原理23-24
2.4 本章小结24-25
第三章 励磁器及检测器设计25-43
3.1 钢丝绳断丝损伤励磁器设计25-33
3.1.1 励磁磁路结构的确定25-26
3.1.2 励磁器的材料选择和尺寸确定26-27
3.1.3 励磁器等效磁路模型浅析27-31
3.1.4 励磁器励磁能力的检测31-33
3.2 钢丝绳断丝损伤检测器设计33-42
3.2.1 霍尔元件的磁敏感特性33-34
3.2.2 集成霍尔元件的特性参数34-35
3.2.3 霍尔元件布置方式和数量选择35-38
3.2.4 检测器结构设计38-39
3.2.5 信号预处理电路39-41
3.2.6 信号调理电路41-42
3.3 本章小结42-43
第四章 钢丝绳断丝损伤信号采集系统设计43-57
4.1 数据采集系统介绍43-44
4.2 数据采集系统设计案例44-56
4.2.1 数据采集系统硬件设计44-47
4.2.2 数据采集系统软件设计47-56
4.3 本章小结56-57
第五章 钢丝绳断丝损伤信号小波浅析57-75
5.1 小波论述概述57-59
5.2 小波消噪原理59-61
5.3 小波消噪算法61-68
5.3.1 阈值的选取规则61-62
5.3.2 阈值函数的选取62-64
5.3.3 算法探讨64-68
5.4 小波能量68-73
5.5 本章小结73-75
第六章 钢丝绳断丝损伤定量识别75-95
6.1 神经网络概述75-76
6.2 BP 神经网络76-80
6.2.1 BP 网络结构77-78
6.2.2 BP 网络的学习历程78-80
6.3 BP 神经网络的 Matlab 实现80-83
6.3.1 BP 神经网络设计历程80-82
6.3.2 BP 神经网络泛化82-83
6.4 钢丝绳断丝损伤定量检测 BP 神经网络模型的建立83-86
6.4.1 输入参数选择83-85
6.4.2 输出参数的确定85-86
6.4.3 神经网络模型的建立86
6.5 神经网络模型的训练及其测试86-94
6.5.1 神经网络的训练86-93
6.5.2 神经网络的测试与结果浅析93-94
6.6 本章小结94-95
第七章 基于 LabVIEW 的钢丝绳断丝检测虚拟仪器开发95-125
7.1 虚拟仪器概述95-97
7.1.1 虚拟仪器的概念和特点95-96
7.1.2 虚拟仪器的构成及分类96-97
7.2 LabVIEW 概述97-98
7.3 钢丝绳断丝检测虚拟仪器系统开发的总体案例98-99
7.4 系统制约面板开发99-100
7.5 系统各功能模块开发100-117
7.5.1 数据采集和存储模块100
7.5.2 报警模块100-101
7.5.3 波形回放模块101
7.5.4 峰值位置检测模块101-102
7.5.5 信号处理浅析模块102-108
7.5.6 数据库管理模块108-117
7.6 生成可执行文件117-120
7.6.1 运用程序的生成117-119
7.6.2 程序安装包的生成119-120
7.7 Web 上发布程序120-123
7.8 虚拟系统可行性验证123-124
7.9 本章小节124-125
第八章 结论与展望125-127
8.1 工作总结125
8.2 工作展望125-127