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工程车辆液压系统智能故障诊断技术

工程车辆液压系统智能故障诊断技术

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  • ISBN:9787560664583
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:23cm
  • 页数:135页
  • 出版时间:2022-07-01
  • 条形码:9787560664583 ; 978-7-5606-6458-3

内容简介

本书以工程车辆液压系统为研究对象, 研究内容涉及液压系统的状态监测、特征信息提取、信息融合、信息传输、智能故障诊断等技术, 其目的是提升我国工程车辆行业的技术和服务水平, 增强国产工程车辆在国际市场上的竞争能力。

目录

第1章 绪论 1.1 工程车辆液压系统故障诊断概述 1.2 工程车辆智能故障诊断技术研究现状 1.3 工程车辆液压系统故障诊断主要技术 1.4 工程车辆液压系统故障诊断技术发展趋势 第2章 工程车辆液压系统车载故障诊断终端设计 2.1 车载故障诊断终端硬件系统设计 2.1.1 硬件系统搭建 2.1.2 核心处理器选取 2.1.3 Wi-Fi模块选取 2.1.4 数据采集模块设计 2.1.5 电源模块设计 2.1.6 串口电路设计 2.1.7 存储器模块设计 2.1.8 人机交互模块设计 2.2 车载故障诊断终端软件系统设计 2.2.1 软件系统整体架构设计 2.2.2 内核的裁剪与制定 2.2.3 Sqlite3数据库加载 2.2.4 wi-Fi驱动模块加载 2.2.5 串口应用开发 2.2.6 人机交互程序开发 2.3 软件平台移植 2.3.1 Bootloader编译和烧写 2.3.2 移植内核、文件系统及应用程序 第3章 工程车辆液压系统智能故障诊断中的数据压缩与传输 3.1 基于Huffman编码的二进制流数据压缩算法 3.1.1 Huffman编码的实现过程 3.1.2 一种改进的二进制流数据压缩算法 3.1.3 液压泵振动数据的压缩实例 3.2 基于网络协议的Socket数据通信技术 3.2.1 网络协议基本概念 3.2.2 Socket数据通信机制 3.3 基于客户/服务器模式的数据传输技术 3.3.1 数据传输帧格式定义 3.3.2 相关成员函数封装 3.3.3 创建客户/月艮务器端程序 3.3.4 客户端数据传输 3.3.5 服务器端数据传输 第4章 基于人工神经网络的工程车辆液压系统智能故障诊断技术 4.1 人工神经网络模型基本理论与算法 4.1.1 BP神经网络 4.1.2 Elman神经网络 4.1.3 微粒群算法 4.2 基于PSO算法优化的Elman神经网络故障诊断技术 4.2.1 改进的PSO算法 4.2.2 改进的PSO一Elman神经网络 4.3 工程车辆液压系统溢流阀故障诊断实例 第5章 基于D-S证据理论的工程车辆液压系统智能故障诊断技术 5.1 D-S证据理论概述
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