一、Windows常见故障的排除方法（论文文献综述）
杨彦军[1]（2021）在《基于多维监测的风电齿轮箱动态预警及应用研究》文中提出齿轮箱是双馈式风电机组的关键旋转部件之一,一旦发生异常,可能导致整个机组停机,齿轮箱故障不仅严重影响机组发电量,而且将大幅增加风电场的运维成本。风电机组状态监测与故障预警技术可优化维护模式,提高机组运行安全性与可靠性,本文针对风电齿轮箱进行状态监测与故障预警研究,主要内容如下:（1）针对风电齿轮箱温度异常监测问题,提出了一种基于动态核主元成分分析（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）以及T2和平方预测误差（Square Prediction Error,SPE）统计量的风电齿轮箱过程监测方法,实现风电齿轮箱的状态在线监测及预警。首先,采用多维特征变量的相似性原则构造相关系数矩阵,选取合理的健康风电机组作为参考,以获得合理的自适应统计量控制限。其次,引入滑动窗口方法动态调整KPCA模型的训练集和测试集,能够及时感知系统的时变特性。实验表明,动态KPCA比传统KPCA监测模型可以更好地实现齿轮箱的状态在线监测及预警;以数据采集与监视控制系统（Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA）的状态变量和状态监测系统（Condition Monitoring System,CMS）的振动信号时域特征指标构成的多维参数能更好地适应工况的变化。（2）通过分析SCADA数据,建立基于多输入改进蚁狮优化和支持向量回归（Multi-input Improved Ant Lion Optimization and Support Vector Regression,M-IALO-SVR）的齿轮箱油温预警模型。首先,按月份对多个健康机组的齿轮箱油温和其他状态参数进行相关性分析,合理的选择与齿轮箱油温相关的状态参数。其次,为了进一步分析基于M-IALO-SVR的风电齿轮箱油温预警模型性能,对预测得到的残差序列进行95%置信区间处理,然后采用滑动窗口统计方法计算残差均值和标准差的变化趋势。实验表明,当齿轮箱运行正常时,基于M-IALO-SVR的齿轮箱油温预测精度很高。当齿轮箱运行异常时,齿轮箱油温偏离正常范围,从而使残差的分布特性发生变化。通过滑动窗口残差统计特性和阈值对比,可以及时地对齿轮箱温度进行预警,从而验证了基于M-IALO-SVR的风电齿轮箱油温预警模型的可行性。（3）将CMS系统采集的非平稳时域信号通过角度域重采样得到平稳的角度域信号,对角度域信号再进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和包络阶次分析。实验表明,首先,VMD在分解各类调幅调频仿真信号时,分解性能优于经验模态分解（Emprical Mode Decomposition,EMD）和集成经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）。其次,VMD结合希尔伯特变换能更准确的诊断齿轮箱故障,尤其是齿轮箱齿轮的复合故障。最后,故障特征在高转速运行模式下比低转速运行模式下更明显,故障特征在幅值解调中比在频率解调中表现明显。（4）为了实现风电场预防性智能运维,以双馈式风电机组的齿轮箱为主要监测对象,将SCADA系统、CMS系统、齿轮箱内窥镜照片进行融合,设计出一套集数据采集、传输、处理、状态监测、故障预警、故障诊断及性能评估等功能于一体的多维度智能监测系统。上述工作是对风电机组智能运维关键技术研究的积极探索和实践,为进一步优化风电机组预防性维护策略提供技术支持;对提高风电机组运行可靠性和降低风电场运维成本具有现实意义和学术价值。
闵凡超[2]（2021）在《基于无线网络的煤矿环境监控系统及故障诊断技术研究》文中进行了进一步梳理目前,煤矿井下环境复杂,生产风险大、作业人员多,生产系统中任何一环发生故障,都可能造成巨大的经济损失,甚至造成安全事故。因此,设计并配备先进的煤矿环境监控系统不仅可以提高煤矿生产的经济效益与安全系数,而且可以减少人力投入、提升煤矿作业的高水平自动化。完善的煤矿环境监控系统能够有效地解决煤矿生产存在的各类问题,对于实现煤矿生产的智能化与高效化以及保障国家能源供给均具有重要意义。本文主要研究工作从以下几个方面展开:（1）本文按照矿区生产条件及检测对象性质,自主设计了异构分布式通信方式,研发多通讯协议多传感器融合的分布式煤矿生产监测与控制系统,以实现煤矿生产的智能化和现代化。（2）针对井下复杂恶劣环境对传感器带来的噪声干扰,采用DB6小波实现快速去噪与同步特征提取,然后使用概率神经网络进行故障识别,实现了一种新型快速在线故障诊断系统,对系统运行过程中遇到的新型未知故障类型,无需重新训练,直接在线增加模式层单元即可,实现在线增量式故障诊断。经测试验证了该模型具有良好的故障诊断效果。（3）根据煤矿生产的需求,使用Qt完成KTC2018煤矿环境监控系统上位机软件的设计,实现底层数据融合和协议转换,完成设备远程监控、状态显示、智能查询、故障诊断等功能。融合故障诊断系统,将在线增量式故障诊断模型应用于煤矿环境监测控制系统,实现理论研究与实际生产相结合,使故障诊断的速度更快、准确性更高。最后搭建系统测试平台,针对相应的上位机软件功能完成软件测试。
余操[3]（2021）在《光伏阵列运行状态分析及故障诊断研究》文中研究指明随着光伏电站装机规模的不断扩大,光伏阵列故障诊断已经成为研究热点。光伏阵列运行状态分析是建模和故障诊断的基础,而故障诊断是保障光伏系统安全经济运行的手段。本文围绕如何实现更符合实际工程需要的基于光伏阵列运行状态分析的故障诊断方法开展以下研究:（1）为构建高精度的光伏阵列数学模型,对光伏组件工作温度进行在线建模计算,对光伏组件的电气参数实现在线参数辨识,最后利用建立的光伏阵列仿真模型阐明了不同运行状态下的光伏阵列电气参数分布特性。构建了基于误差回传算法的多层前向神经网络 BP-ANN（Back Propagation Artificial Neural Network）模型的光伏组件工作温度模型,实验结果表明该方法较经验公式计算结果的精度得到了显着提高,实现了光伏组件工作温度的软测量;提出了基于典型工况点的光伏组件电气参数建模辨识方法,对典型工况点的数据进行了拟合,实测结果证明采用该方法计算的光伏组件在不同环境条件下的电气参数误差在3%以内,该方法实现了光伏组件电气参数在线辨识,提高了建模精度;基于上述模型建立光伏阵列仿真模型,掌握了光伏阵列典型故障条件、阴影和遮挡故障条件下的光伏阵列的电气参数分布,实验结果误差不超过1.8%。（2）为掌握环境因素对光伏阵列发电性能的影响,对某大型山地光伏系统的发电性能进行了研究,分析了光谱差异对不同光伏组件发电性能的影响,计算结果显示光谱对晶硅光伏组件普遍增益或减损在0.5%以内;提出了参考阵列输出功率修正计算不同角度倾斜面辐照度GTI（Global Tilted Irradiance）的方法,实验结果说明其误差小于19W/m2;通过数据统计及有限元建模方法,研究了不同位置风速、环境温度及组件技术差异对光伏组件工作温度的影响;通过实证对比研究了积灰对光伏阵列发电性能的影响;基于上述研究,对不同条件光伏阵列的性能指数PI（Performance Index）进行修正,将其用于光伏阵列的实时发电性分析和故障诊断,该方法充分利用了光伏系统采集的电气及环境数据,并建立了多种环境因素与不同光伏阵列发电性能间的数学关系,结果证明了提出的修正PIcorr可以有效实现光伏阵列的故障诊断。（3）最后基于光伏阵列数学模型和环境因素对光伏阵列发电性能影响的规律,提出动态告警阈值故障诊断方法,实现了适应不同工况的阈值设置方法和更精确的故障诊断。结合分位数计算和时间窗技术,实现了适应环境因素变化的动态告警阈值设置。通过分析光伏阵列的运行特性随环境变量动态变化的规律,利用分位数法对不同环境条件下的光伏阵列运行特性进行动态阈值设置,并利用该动态阈值实现了光伏阵列运行状态的判断,最后通过实验验证了该方法的有效性,剔除低辐照度区间数据后动态告警阈值方法可以将误报、漏报率降至2.9%以内,较固定告警阈值设置方法大大降低。该方法基于历史统计数据和环境变量对电气参数进行了动态阈值设置,有效解决了阈值设定基于人的经验的问题,该故障诊断方法对于常见的光伏系统均有很好的工程实用价值,为光伏系统运行维护提供了新的解决思路。
牟煜明[4]（2021）在《飞行前故障检测系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理飞机起飞前巡检是飞机安全保障必要程序,快速完成飞机飞行前的飞控系统健康检查,是提高飞机放飞架次的重要因素,然而飞机飞控系统越来越复杂,飞控系统健康的定位越来越难和排故时间越来越长。对飞机飞行前的故障检测方法的研究,提高飞机故障检测准确率和检测效率,有着重要意义。针对飞机飞控系统的飞行前故障检测技术,本文开展了飞控系统健康管理相关理论研究与应用系统工程实现。本文具体的研究及工作内容如下:（1）针对传统故障排算法不能区分故障的特征重要度,和故障检测准确率,提出了改进的支持向量机故障检测算法。通过改进传统的支持向量机故障检测模型,设计了针对飞机飞控系统故障检测模型,并仿真验证了算法模型性能。（2）针对飞行参数据特征排序问题,研究了梯度提升树故障检测算法。对飞行前故障检测数据样本集进行数据编码,特征排序和特征选择的模型设计。结合提取出的特征,构建基于梯度提升树支持向量机故障检测模型,并开展了模型的仿真验证。（3）研究了人工智能开发工具,完成了飞机飞行前故障检测系统的设计与实现。本文基于Python语言、软件工程技术和设计模式,开展了某飞机飞行前飞控系统故障检测系统的设计与仿真测试验证。本文利用提出的算法模型,开展具体工程中的仿真验证,其故障检测准确度达到88.42%,高于传统判故能力。本系统已应用于某飞机的故障专家诊断系统中,取得了良好的应用效果。
刘申易[5]（2020）在《基于动态故障树分析与传感网络的机车故障诊断系统的设计》文中提出随着我国重载铁路货运机车的快速发展,机车的故障率与事故发生率随之上升,机车故障诊断技术的重要性也越来越突出。本文基于动态故障树算法和分布式传感网络,研究并设计了适用于SS4B型机车的故障诊断系统,分析了机车的故障模式,确定了传感器布设位置,对系统的硬件部分进行了电路设计与选型,提出了动态故障树分析算法,并通过C#进行编程实现,最后对设计中的理论以及系统整体进行了建模、仿真,验证了可行性。首先本文根据机车的实际情况,将诊断系统的硬件总体设计为传感器网络、分布式传感节点、数据检测终端以及智能故障诊断终端四个部分;对SS4B型机车的主、辅电路的结构以及工作原理进行了分析,并进一步分析了主、辅电路以及气路制动系统的具体故障模式;针对机车的重要故障模式,确定了9个电压传感器和23个电流传感器的布设位置,并对布设原因进行了分析。其次,对系统硬件方面进行了设计。选择了传感网络的拓扑结构,设计了传感网络的接口;对模拟和数字式传感节点的硬件电路进行了设计;对数据检测终端各个板卡实现的功能进行了介绍;完成智能故障诊断终端的选型。相关的软件方面,对网络的通讯协议、传输数据内容以及拥塞控制算法进行了研究,研究设计了传感节点的滤波算法,并对各个节点和终端的软件流程进行了设计。另外,本文在故障树分析法的基础上,提出了一种基于传感器信息的动态故障树分析法,能够根据故障原因部位传感器采集的数据对故障树分析得到的故障原因进行化简。最后,对网络的拥塞控制算法、数字滤波器进行了建模仿真,通过C#编写了能够实现动态故障树分析算法的诊断软件,进行了验证分析;并在此基础上,对传感器滤波、网络数据传输、故障原因诊断进行了综合建模与仿真,验证了故障诊断系统的可行性。图113幅,表16个,参考文献79篇。
姜皖迪[6]（2020）在《《威卡仪表说明手册》英译汉翻译实践报告》文中研究表明在全球化的时代,随着科技的不断进步与发展,世界各国之间都在加强技术交流与合作以促进本国经济的发展。在此期间,中国与世界的交往越来越紧密,在机械工业方面与其他国家和地区也有着频繁的互动,为此我国引进了越来越多的机械进口设备和先进技术,满足了我国制造企业和客户的各种需求。在这种背景下,机械文本的翻译在机械工程活动中发挥着越来越重要的作用。因此,本报告以《威卡仪表说明手册》的英译汉翻译为案例,旨在探讨提高类似英译汉机械文本质量的方法。本文是一篇英译汉翻译实践报告,以《威卡仪表说明手册》为研究对象,主要介绍了变送器设备的安装,操作,维护及修理。彼得·纽马克将文本类型分为三类,表达型文本、信息型文本和呼唤型文本。其中设备说明书是典型的信息性文本,具有向机械行业专业人员传递标准化,专业化的机械信息及促进沟通交流的功能。因此,本报告以纽马克的交际翻译理论为指导,结合作者自身的实践,分析设备说明书英译汉中因英汉差异而常遇到的问题,并将问题进行归类,在分析的基础上,针对不同问题采取相应的解决方法和翻译技巧。本报告主要分为四个部分:项目描述、项目流程、翻译难点与解决方法、翻译项目反馈与建议。在具体的翻译过程中,作者发现机械类文本在词汇层面,名词化现象和非谓语形式十分明显,针对这种难点,翻译时可采用直译和词性转换的翻译方法和技巧。同样,在句法层面上,解决被动句和长句问题可采用转变句子语态和拆分的翻译技巧。此外,还可通过调整语序,增译等翻译技巧来解决针对于语篇层面出现的连贯与衔接问题。通过此次翻译实践,作者发现交际翻译理论对机械文本翻译有较好的指导作用,希望此报告提出的翻译方法和技巧,能够对从事相关机械领域翻译的译者提供参考。
杨盼[7]（2020）在《航空维修故障管理信息平台设计》文中研究说明本设计方案是依据长沙飞机修理厂目前在飞机维修过程中存在的主要故障,以及故障排除的难点。首先进行故障信息的收集、统计、整理,然后运用故障模式分析方法对信息进行归纳处理,最后模拟故障诊断机制及机理。对故障信息进行综合分析后,设计软件平台对以后遇到的类似故障现象进行简单的查询及管理。该平台旨在设计一款智能软件,能够根据人为输入的故障信息,进行诊断,并得出最有可能出现故障的部位以及排除故障的方法。结合飞机故障信息,分析飞机故障发生的机理、故障模式以及故障现象等。并了解航空装备故障管理专家系统,为系统前期设计奠定理论基础。该软件平台由系统管理、故障管理、机种管理、机型管理、用户管理等模块组成。从飞机的机种、机型入手,理清飞机的各个系统在故障发生频率高的部位,记录故障现象以及故障处置方法。利用JavaWeb编程,网页设计出相关的页面和后台运行程序,对该软件平台进行性能测试并运行。按照“先进、可靠、实用、安全、维护性强和扩展性高”的原则,开展系统设计开发。对收集到的故障数据进行标准化,并设置相关访问权限,各用户按指定权限进行相关信息的共享和利用,确保信息的安全、可控。
邹子豪[8]（2019）在《基于数据挖掘的配电网薄弱点分析与辅助决策系统研究》文中指出随着配电网的快速发展,对配电网稳定运行的要求也愈来愈高。但是,由于设备复杂度高、外界环境因素影响较多,导致配电网故障时有发生。而配电网故障通常发生在各类设备的薄弱点处,因此为了判断薄弱点的薄弱程度,文中提出了薄弱度的概念来量化分析薄弱点,并将配电网薄弱度设置为FP-Growth算法中支持度的数值,从而使得数据挖掘与薄弱点分析有效的结合起来。最后采用库尔钦斯基（Kulczynski）度量与不平衡比配合使用的方式,验证发现的关联规则是否有意义以及是否属于强关联规则。通过算例及实际运行情况验证该方法的可行性,结果表明该算法对薄弱点的查准率较高,能为供电公司对配电网运行薄弱点的分析检测提供支持。与此同时,配电网信息交互目前处于并不完善的状态,出现了大量信息孤岛,为解决配电网信息孤岛的问题,对配电自动化系统、配网生产抢修指挥平台和95598客服系统进行信息融合,从而消除信息孤岛。文中对现有的公共信息模型中的故障停电模型进行扩展,首先设计带有物理隔离装置的信息交换总线模块,实现模型接口的统一,其次引入Microsoft SQL Server数据库模块便于故障信息存储与交互,最后通过宜昌供电公司某10k V线路中的工程实践验证了该模型具有高效信息交互的能力。该模型对未来配电网信息交互的推广和应用起到十分重要的意义。为整合上述的内容,文中设计了一套配电网辅助决策系统,可以利用该系统实时存储、查询、整理配电网的海量故障信息,便于后续对这些信息进行处理;随后通过对信息传递的接口统一化升级,能够实现配电网故障信息的无障碍交互;并将数据挖掘软件整合至该辅助决策系统中,提高配电网故障处理的工作效率。
王国新[9]（2018）在《某型综合扫雷车液压系统虚拟维修训练系统设计与实现》文中进行了进一步梳理某型综合扫雷车在战争中对部队的机动起着重要的作用,其液压系统结构复杂、维修技术要求高,且液压元件价格高昂使得该装备的战斗力长期得不到提升。针对装备维修训练中存在的问题,本文开发了虚拟维修训练系统实现了对常见故障的全覆盖,资源可视化与互动化程度高,对装备维修训练水平的提高具有现实而高效的意义,为装备战斗力的提升发挥了积极的作用。本文完成的主要工作有:（1）提出了操作流程与故障树相对应的建模方法,构建了集“流程、数据、步骤、方法”于一体的故障分析模型。按照“装备操作—故障现象—故障原因—排除方法”基本逻辑构建“故障树”,每个故障现象为一个“分支”,按“故障原因分析、修复方法、资源需求”构建分析链路,每个链路集成“图片、文字、视频、动画”等综合信息,形成相应的故障分析模型。（2）基于可编程逻辑控制器（PLC）技术研制了半实物操作终端。半实物操作终端主要由计算机、控制箱及操作面板三大部分组成,计算机主机完成采集信号的数据处理与分析,控制箱用于根据计算机主机的指令采集操作面板手柄和开关的状态信息,经模数转换与逻辑处理后送至计算机。内嵌于计算机的虚拟仿真系统模拟处理输入数据,得出相应控制结果,下传可编程控制器,控制器控制指示灯的点亮与熄灭,完成对操作手柄、开关输入的响应。（3）基于Unity 3D开发了维修训练软件平台。运用串口通信技术,实现软硬件的通信;基于增强现实技术（AR）开发了液压元器件学习终端;基于虚拟现实技术（VR）研制了沉浸式整装结构学习和虚拟拆装实习终端。以场景作为模块划分依据,按照“平台+组件”模式整合系统,实现结构学习、原理演示、拆装训练、维修训练、资料查询和考核等功能。
全宇[10]（2016）在《高校公共计算机实验室电脑硬件常见故障及排除对策》文中研究表明针对高校公共计算机实验室电脑硬件经常出现故障的问题,探讨电脑硬件故障产生的四大原因:硬件老化、配件不兼容、人为因素和环境影响,具体分析了主板、CPU、内存、显卡、声卡、硬盘、光驱、显示器、键盘和鼠标常见的故障、产生故障的原因及排除对策.
二、Windows常见故障的排除方法（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、Windows常见故障的排除方法（论文提纲范文）
（1）基于多维监测的风电齿轮箱动态预警及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 风电齿轮箱状态监测及预警方法研究现状 |
| 1.2.2 风电齿轮箱在线监测系统发展现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与章节安排 |
| 第2章 风电机组状态参数分析与选取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风电机组基本组成及齿轮箱结构特点 |
| 2.2.1 风电机组基本组成 |
| 2.2.2 齿轮箱结构特点 |
| 2.2.3 齿轮箱常见故障类型 |
| 2.3 状态参数分析及预处理 |
| 2.3.1 状态参数分析 |
| 2.3.2 状态参数预处理 |
| 2.4 状态参数相关性分析 |
| 2.4.1 相关性分析方法 |
| 2.4.2 齿轮箱温度关联参数的相关性分析 |
| 2.4.3 季节因素对状态参数的影响分析 |
| 2.5 风电齿轮箱振动监测分析 |
| 2.5.1 常规监测指标 |
| 2.5.2 行星轮系故障特征频率 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 动态KPCA-TS在风电齿轮箱状态监测中的应用研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 KPCA分析方法及异常检测指标 |
| 3.2.1 核主元成分分析(KPCA) |
| 3.2.2 基于KPCA方法的异常检测指标 |
| 3.3 基于动态KPCA-TS的风电齿轮箱温度状态监测模型 |
| 3.3.1 健康机组选取 |
| 3.3.2 滑动窗口模型 |
| 3.3.3 算法流程 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 齿轮箱正常状态分析 |
| 3.4.2 齿轮箱异常状态分析 |
| 3.4.3 假数据注入攻击分析 |
| 3.4.4 多维监测分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于M-IALO-SVR的风电齿轮箱故障预警方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于IALO-SVR的预测方法 |
| 4.2.1 SVR方法 |
| 4.2.2 ALO算法 |
| 4.2.3 ALO算法的参数优化 |
| 4.3 基于M-IALO-SVR的风电齿轮箱温度预测性能测试 |
| 4.3.1 输入输出模型结构 |
| 4.3.2 基于M-IALO-SVR的风电齿轮箱油温预警模型步骤 |
| 4.3.3 模型验证 |
| 4.3.4 季节因素对齿轮箱油温预测的影响分析 |
| 4.4 基于M-IALO-SVR的风电齿轮箱温度预警分析 |
| 4.4.1 滑动窗的残差统计方法 |
| 4.4.2 残差的统计特性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于幅值解调和频率解调的风电齿轮箱复合故障诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 变分模态分解算法 |
| 5.2.1 算法原理 |
| 5.2.2 VMD算法过程 |
| 5.3 VMD分解性能分析 |
| 5.3.1 多谐波信号分析 |
| 5.3.2 含高频间歇扰动的信号 |
| 5.3.3 多分量调幅-调频信号 |
| 5.4 典型工况下基于VMD和解调分析的复合故障诊断 |
| 5.4.1 启动限速运行模式 |
| 5.4.2 最大功率跟踪运行模式 |
| 5.4.3 额定功率运行模式 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 风电场多维度智能监测系统设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统整体结构设计 |
| 6.3 系统硬件设计及安装 |
| 6.3.1 传感器布置方案 |
| 6.3.2 数据采集单元及无线网络部署 |
| 6.4 系统软件设计 |
| 6.4.1 客户端子系统设计 |
| 6.4.2 服务端系统设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 全文结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于无线网络的煤矿环境监控系统及故障诊断技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 国内外发展状况 |
| 1.2.2 故障诊断发展动态 |
| 1.3 本文内容结构与创新点 |
| 第2章 煤矿设备常见故障分析 |
| 2.1 煤矿采集运输系统 |
| 2.2 设备故障分析 |
| 2.2.1 设备常见的故障分类 |
| 2.2.2 设备常见的故障处理方法 |
| 2.3 煤矿环境检测难点分析 |
| 2.4 煤矿环境监控系统功能需求分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 煤矿环境监控系统方案设计及硬件实现 |
| 3.1 KTC2018煤矿环境监控系统总体设计 |
| 3.2 通讯协议选择 |
| 3.2.1 Modbus协议 |
| 3.2.2 DLT645协议 |
| 3.3 系统检测内容 |
| 3.4 检测模块选型 |
| 3.4.1 温度传感器 |
| 3.4.2 撕裂传感器 |
| 3.4.3 压力传感器 |
| 3.4.4 煤位传感器 |
| 3.4.5 跑偏传感器 |
| 3.4.6 振动传感器 |
| 3.4.7 烟雾传感器 |
| 3.5 KTC2018集控台系统设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于小波分析和PNN结合的设备故障预警系统 |
| 4.1 概率神经网络 |
| 4.1.1 概率神经网络简介 |
| 4.1.2 模式分类的贝叶斯决策 |
| 4.2 概率神经网络结构模型 |
| 4.3 小波变换与PNN结合的故障诊断模型分析 |
| 4.3.1 小波包分析 |
| 4.3.2 小波包算法 |
| 4.3.3 小波包分解与PNN故障诊断模型分析 |
| 4.4 数据预处理 |
| 4.5 仿真结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 KTC2018煤矿环境监控系统研发与测试 |
| 5.1 KTC2018监控系统软件系统架构设计 |
| 5.1.1 KTC2018系统框架 |
| 5.1.2 KTC2018系统控制流程 |
| 5.1.3 KTC2018系统控制模式 |
| 5.1.4 KTC2018系统核心功能 |
| 5.1.5 KTC2018上位机软件工程目录 |
| 5.2 KTC2018系统程序开发框架 |
| 5.2.1 Qt简介 |
| 5.2.2 信号和槽 |
| 5.3 函数类模块 |
| 5.3.1 线程类 |
| 5.3.2 通信类 |
| 5.3.3 窗口类 |
| 5.3.4 其它函数 |
| 5.4 KTC2018工作采面设计 |
| 5.4.1 KTC2018工作采面功能分析 |
| 5.4.2 KTC2018工作采面控制台设计 |
| 5.5 KTC2018上位机皮带采面设计 |
| 5.5.1 KTC2018皮带采面功能 |
| 5.5.2 KTC2018皮带采面运输保护机制 |
| 5.5.3 KTC2018皮带采面主控台功能设计 |
| 5.6 KTC2018系统参数设置和诊断系统界面设计 |
| 5.7 KTC2018软件性能测试结果及故障诊断测试 |
| 5.7.1 KTC2018系统测试平台建设 |
| 5.7.2 KTC2018系统试测平台检测内容 |
| 5.7.3 KTC2018底层协议转换功能测试 |
| 5.7.4 KTC2018底层串口数据交互功能测试 |
| 5.7.5 KTC2018系统设备连锁控制功能测试 |
| 5.7.6 KTC2018系统设备故障检测及报警处理功能测试 |
| 5.7.7 KTC2018系统整体稳定性测试 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表的学术论文 |
| 二、其它科研成果 |
（3）光伏阵列运行状态分析及故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 光伏阵列运行状态分析方法研究现状 |
| 1.2.1 光伏阵列的建模 |
| 1.2.2 光伏系统运行状态的评价 |
| 1.2.3 光伏系统的PR计算 |
| 1.3 光伏阵列故障及诊断方法研究现状 |
| 1.3.1 光伏阵列的故障 |
| 1.3.2 基于检测技术的光伏阵列故障诊断方法 |
| 1.3.3 基于运行状态分析的故障诊断方法 |
| 1.3.4 光伏阵列故障诊断阈值的设置 |
| 1.4 本论文的选题意义 |
| 1.5 本文的主要研究内容 |
| 第2章 光伏阵列的建模及参数辨识研究 |
| 2.1 实验平台概况 |
| 2.2 基于BP-ANN方法的光伏组件工作温度计算方法研究 |
| 2.2.1 经验公式计算光伏组件工作温度的误差 |
| 2.2.2 基于BP-ANN的光伏组件工作温度计算 |
| 2.2.3 计算结果分析与对比 |
| 2.3 典型工况点条件下光伏组件电气参数辨识方法研究 |
| 2.3.1 典型工况点条件下光伏组件的电气参数分布 |
| 2.3.2 典型工况点光伏组件电气参数计算方法 |
| 2.3.3 计算结果分析与对比 |
| 2.4 光伏阵列电气参数分布特性研究 |
| 2.4.1 光伏组件及阵列的仿真模型 |
| 2.4.2 仿真分析典型故障条件下光伏阵列电气特性 |
| 2.4.3 仿真分析不同遮挡条件下光伏阵列电气特性 |
| 2.4.4 实证验证不同遮挡条件下光伏阵列电气特性 |
| 2.5 本章总结 |
| 第3章 复杂条件光伏阵列工况分析及发电性能计算 |
| 3.1 实验平台概况和预分析 |
| 3.1.1 实验平台概况 |
| 3.1.2 数据预处理方法 |
| 3.1.3 实际发电性能差异 |
| 3.2 不同天气条件下光谱对光伏发电性能影响的研究 |
| 3.2.1 光谱测量结果分析 |
| 3.2.2 光谱对发电性能影响 |
| 3.2.3 PR的光谱修正算法 |
| 3.3 参考输出功率数据修正的GTI计算方法研究 |
| 3.3.1 不同角度GTI分布特性仿真 |
| 3.3.2 参考输出功率修正GTI算法的设计 |
| 3.3.3 PR的角度偏差修正算法 |
| 3.4 位置和技术差异对光伏组件工作温度影响的研究 |
| 3.4.1 环境温度及风速分布特性建模分析 |
| 3.4.2 不同类型光伏组件工作温度的差异 |
| 3.4.3 PR的温度差异修正算法 |
| 3.5 积灰导致的光伏阵列发电损失的实证对比研究 |
| 3.5.1 积灰测试方法 |
| 3.5.2 积灰对发电性能影响分析 |
| 3.5.3 PR的积灰修正算法 |
| 3.6 基于PR指标的光伏阵列故障诊断方法研究 |
| 3.6.1 PI_(corr)故障诊断方法 |
| 3.6.2 计算结果分析与对比 |
| 3.7 本章总结 |
| 第4章 动态故障告警阈值设置方法研究 |
| 4.1 实验平台概况和预分析 |
| 4.1.1 实验平台设备配置 |
| 4.1.2 光伏阵列输出特性仿真 |
| 4.1.3 光伏阵列实际输出特性分布 |
| 4.2 分位数方法及故障诊断算法的设计 |
| 4.2.1 分位数计算原理 |
| 4.2.2 时间窗技术 |
| 4.2.3 故障诊断方法 |
| 4.3 故障诊断方法性能分析 |
| 4.3.1 不同分位数的阈值设置 |
| 4.3.2 与固定阈值方法对比 |
| 4.4 本章总结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）飞行前故障检测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 研究历史 |
| 1.2.2 研究现状 |
| 1.3 本文的研究目标和研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 飞行前故障检测相关技术 |
| 2.1 飞控系统介绍 |
| 2.1.1 飞控系统结构组成 |
| 2.1.2 余度机制结构 |
| 2.1.3 飞控系统故障性质 |
| 2.2 支持向量机理论基础 |
| 2.2.1 支持技术 |
| 2.2.2 最优分类面 |
| 2.2.3 支持向量机的模型 |
| 2.2.4 核方法 |
| 2.3 梯度提升树算法理论基础 |
| 2.3.1 CART分类树的生成 |
| 2.3.2 Gradient Boosting与 Gradient Boosting Trees |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于支持向量机的故障检测方法 |
| 3.1 支持向量机的故障检测模型设计 |
| 3.1.1 原始数据采集 |
| 3.1.2 数据预处理 |
| 3.1.3 特征提取 |
| 3.1.4 支持向量机模型测试 |
| 3.2 支持向量机故障检测系统构建 |
| 3.3 综合结果分析 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 检测结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于梯度提升树的故障检测方法 |
| 4.1 特征排序理论基础 |
| 4.1.1 排序学习 |
| 4.1.2 特征排序的评价指标 |
| 4.2 基于梯度提升树算法的特征排序与选择 |
| 4.2.1 故障样本数据编码 |
| 4.2.2 特征信息重要性排序 |
| 4.2.3 基于特征重要性的特征选择 |
| 4.3 基于梯度提升树特征提取的支持向量机模型 |
| 4.3.1 基于梯度提升树特征提取的支持向量机模型设计 |
| 4.3.2 仿真分析 |
| 4.4 故障检测结果比较分析 |
| 4.4.1 模型精度比较分析 |
| 4.4.2 特征提取比较分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 飞行前故障检测系统设计与实现 |
| 5.1 飞行前故障检测系统设计 |
| 5.1.1 总体设计 |
| 5.1.2 方案设计 |
| 5.1.3 故障信息样本数据库模块设计 |
| 5.1.4 故障树模型训练设计 |
| 5.1.5 推理判断功能模块设计 |
| 5.1.6 自学习模块设计 |
| 5.1.7 人机界面模块的设计 |
| 5.2 飞行前故障检测系统实现 |
| 5.2.1 前端界面实现 |
| 5.2.2 特征提取实现 |
| 5.2.3 系统后台实现 |
| 5.3 系统功能与准确率测试分析 |
| 5.3.1 故障数据载入功能测试 |
| 5.3.2 系统检测功能测试 |
| 5.3.3 系统检测准确率测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）基于动态故障树分析与传感网络的机车故障诊断系统的设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 机车故障诊断方法的研究与应用现状 |
| 1.3 机车在线故障诊断系统的研究与应用现状 |
| 1.4 本文所做的主要工作 |
| 2 重载货运电力机车的故障诊断系统方案 |
| 2.1 SS4B型电力机车故障诊断系统设计的总体方案 |
| 2.2 机车主电路的故障模式及相关传感器布设方案 |
| 2.2.1 机车主电路的主要构成 |
| 2.2.2 机车主电路的主要故障模式 |
| 2.2.3 机车主电路的相关传感器布设 |
| 2.3 辅助电路的故障模式及相关传感器布设方案 |
| 2.3.1 辅助电路的主要构成 |
| 2.3.2 辅助电路的主要故障模式 |
| 2.3.3 辅助电路的相关传感器布设 |
| 2.4 气路与制动系统的故障模式及相关传感器引入方案 |
| 2.4.1 气路与制动系统的主要故障模式 |
| 2.4.2 气路与制动系统的相关传感器引入 |
| 2.5 分布式传感节点布设方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 重载货运电力机车的车载分布式传感网络的软硬件设计 |
| 3.1 传感器网络通讯协议的设计 |
| 3.1.1 传感器网络的拓扑结构设计 |
| 3.1.2 传感器网络的接口选型 |
| 3.1.3 以太网的网络传输协议 |
| 3.1.4 网络的传输数据内容 |
| 3.1.5 网络拥塞控制机制 |
| 3.2 分布式传感节点的软硬件设计 |
| 3.2.1 模拟式传感节点软硬件设计 |
| 3.2.2 数字式传感节点硬件设计 |
| 3.2.3 节点滤波功能的设计 |
| 3.3 数据检测终端方案 |
| 3.4 智能故障诊断终端方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于DFTA的重载货运电力机车故障诊断算法 |
| 4.1 FTA与 DFTA算法 |
| 4.1.1 FTA算法的概述 |
| 4.1.2 DFTA算法 |
| 4.2 机车故障树模型的建立 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 实验及仿真分析 |
| 5.1 数字滤波器的仿真及分析 |
| 5.2 基于OPNET的网络拥塞控制仿真及分析 |
| 5.3 DFTA的实现测试和分析 |
| 5.4 传感器滤波及网络状态下的诊断系统模型仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）《威卡仪表说明手册》英译汉翻译实践报告（论文提纲范文）
| Acknowledgements |
| Abstract |
| 摘要 |
| Introduction |
| Chapter One Description of Translation Task |
| 1.1 Background of Task |
| 1.2 Requirements of Task |
| Chapter Two Description of Translation Process |
| 2.1 Pre-translation |
| 2.1.1 Analysis of Source Text and Parallel Texts |
| 2.1.2 Glossary Establishment |
| 2.1.3 Translation Tools Preparation |
| 2.1.4 Theoretical Guidance-Communicative Translation Theory |
| 2.2 While-translation |
| 2.2.1 Supplementation of Glossary |
| 2.2.2 Translation with“Jeemaa”CAT Software |
| 2.3 Post-translation |
| 2.3.1 Proofreading |
| 2.3.2 Evaluation |
| Chapter Three Difficulties and Solutions |
| 3.1 Translation Difficulties in Task |
| 3.1.1 Lexical Level |
| 3.1.1.1 Nominalization |
| 3.1.1.2 Non-finite Verbs |
| 3.1.2 Syntactic Level |
| 3.1.2.1 Passive Voice Sentences |
| 3.1.2.2 Long Sentences |
| 3.1.3 Discourse Level |
| 3.1.3.1 Discourse Coherence |
| 3.1.3.2 Discourse Cohesion |
| 3.2 Translation Solutions |
| 3.2.1 Solutions to Lexical Difficulties |
| 3.2.1.1 Literal Translation and Conversion |
| 3.2.1.2 Conversion |
| 3.2.2 Solutions to Syntactic Difficulties |
| 3.2.2.1 Voice Transforming |
| 3.2.2.2 Splitting |
| 3.2.3 Solutions to Discourse Difficulties |
| 3.2.3.1 Adjustment |
| 3.2.3.2 Amplification |
| Chapter Four Reflection and Suggestion |
| 4.1 Reflection |
| 4.2 Suggestion |
| Conclusion |
| Bibliography |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
| Appendix A |
| Appendix B |
（7）航空维修故障管理信息平台设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究状况 |
| 1.3 论文研究内容及主要创新点 |
| 1.3.1 系统设计分析 |
| 1.3.2 平台主要创新点 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 系统开发及航空维修故障的相关知识 |
| 2.1 Spring Boot开发技术 |
| 2.1.1 Spring Boot主要特征 |
| 2.1.2 软件开发的优越性 |
| 2.2 故障管理系统技术知识 |
| 2.2.1 分析判断故障的一般程序 |
| 2.2.2 计算机故障管理系统 |
| 2.2.3 故障管理流程 |
| 2.3 航空维修故障信息统计 |
| 2.3.1 飞行性能故障 |
| 2.3.2 机电系统故障 |
| 2.3.3 发动机故障 |
| 2.3.4 特设、无线电故障 |
| 2.4 故障模式与分析方法 |
| 2.4.1 故障率和故障模式分析方法 |
| 2.4.2 飞机维修故障信息整理内容及要求 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 平台需求分析 |
| 3.1 业务需求简况 |
| 3.1.1 国内航空修理企业需求分析 |
| 3.1.2 长沙飞机修理厂需求分析 |
| 3.2 系统功能性需求 |
| 3.2.1 用户管理 |
| 3.2.2 机种管理 |
| 3.2.3 机型管理 |
| 3.2.4 故障管理 |
| 3.2.5 基础数据管理 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.3.1 平台部署需求 |
| 3.3.2 浏览器访问需求 |
| 3.3.3 维护性及扩展性需求 |
| 3.3.4 实用及安全性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.1.1 系统建设目标 |
| 4.1.2 系统总体构架 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.2.1 数据库需求分析 |
| 4.2.2 逻辑概念与逻辑结构设计 |
| 4.2.3 物理结构设计 |
| 4.3 功能模块设计 |
| 4.3.1 用户管理 |
| 4.3.2 机种管理 |
| 4.3.3 机型管理 |
| 4.3.4 系统管理 |
| 4.3.5 故障管理 |
| 4.3.6 基础数据管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统功能实现 |
| 5.1 系统菜单 |
| 5.2 功能实现 |
| 5.2.1 网站权限管理模块 |
| 5.2.2 登陆界面 |
| 5.2.3 初始化数据 |
| 5.2.4 系统管理 |
| 5.2.5 用户管理 |
| 5.2.6 机种管理 |
| 5.2.7 机型管理 |
| 5.2.8 故障管理 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.1.1 系统测试计划 |
| 6.1.1.1 系统标识 |
| 6.1.1.2 一般测试条件 |
| 6.1.2 引用文档 |
| 6.1.3 测试环境搭建 |
| 6.1.3.1 软件项 |
| 6.1.3.2 硬件项 |
| 6.1.3.3 其他项 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.2.1 系统概述 |
| 6.2.3 测试环境说明 |
| 6.2.4 功能测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）基于数据挖掘的配电网薄弱点分析与辅助决策系统研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 薄弱点分析技术概述 |
| 1.2 辅助决策系统概述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 数据挖掘与辅助决策系统的原理与应用 |
| 2.1 数据挖掘算法的原理 |
| 2.2 数据挖掘算法的选择 |
| 2.3 数据挖掘算法的应用 |
| 2.4 辅助决策系统的编程语言选择 |
| 2.5 辅助决策系统的功能与实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 配电网薄弱点的数据挖掘及其应用 |
| 3.1 配电网薄弱点的类型 |
| 3.2 配电网薄弱点的识别方法 |
| 3.3 配电网薄弱点的建模与分析 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 配电网辅助决策系统及其应用 |
| 4.1 辅助决策系统的功能 |
| 4.2 辅助决策系统的界面设计 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 附录 Ⅰ:攻读硕士学位期间发表的部分学术论着 |
| 附录 Ⅱ:配电网辅助决策系统程序代码 |
（9）某型综合扫雷车液压系统虚拟维修训练系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.3.1 装备故障诊断 |
| 1.3.2 装备维修的现状与发展趋势 |
| 1.3.3 装备维修训练的发展现状与趋势 |
| 1.3.4 虚拟维修训练 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 软件介绍与故障分类及检修 |
| 2.1 软件介绍 |
| 2.1.1 Unity3D |
| 2.1.2 3DS Max |
| 2.1.3 可编程逻辑控制器 |
| 2.2 故障分类与检修 |
| 2.2.1 液压系统原理分析 |
| 2.2.2 故障分类的原则 |
| 2.2.3 扫雷车的常见故障分析与检修 |
| 第三章 虚拟维修训练平台设计与实现 |
| 3.1 软件功能模块设计 |
| 3.1.1 主菜单场景 |
| 3.1.2 装备概述场景 |
| 3.1.3 结构组成场景 |
| 3.1.4 液压回路场景 |
| 3.1.5 整体拆装场景 |
| 3.1.6 查阅资料场景 |
| 3.1.7 维修训练场景 |
| 3.1.8 考核系统场景 |
| 3.1.9 作业模拟场景 |
| 3.1.10 部件维修场景 |
| 3.2 软件操作流程设计 |
| 3.2.1 训练流程设计 |
| 3.2.2 考核流程设计 |
| 3.3 虚拟维修训练数据开发 |
| 3.3.1 三维模型数据 |
| 3.3.2 三维液压回路数据 |
| 3.3.3 二维液压回路数据 |
| 3.3.4 故障诊断模型数据 |
| 3.3.5 3D book数据 |
| 3.4 软件功能技术实现 |
| 3.4.1 windows触摸屏技术实现 |
| 3.4.2 打开并操作外部程序技术实现 |
| 3.4.3 串口通信技术实现 |
| 3.4.4 摄像机动画技术实现 |
| 3.4.5 高光显示效果实现 |
| 第四章 半实物仿真训练操作终端设计与实现 |
| 4.1 上装操作控制器设计与实现 |
| 4.1.1 控制箱设计 |
| 4.1.2 控制面板设计 |
| 4.1.3 控制开关设计 |
| 4.1.4 主操纵盒控制软件 |
| 4.1.5 操作显示控制软件 |
| 4.1.6 通信协议设计与实现 |
| 4.2 升降模拟训练台设计与实现 |
| 第五章 沉浸/增强式操作终端设计与实现 |
| 5.1 部件拆装学习终端 |
| 5.1.1 部件拆装实习终端构成 |
| 5.1.2 虚拟手位姿控制模型 |
| 5.2 液压系统学习终端 |
| 5.2.1 基于AR技术的液压系统工作流程 |
| 5.2.2 基于AR技术的液压系统实现 |
| 第六章 总结和建议 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 附录4 |
| 附录5 |
| 附录6 |
| 附录7 |
| 附录8 |
| 附录9 |
| 附录10 |
（10）高校公共计算机实验室电脑硬件常见故障及排除对策（论文提纲范文）
| 1 电脑硬件常见故障产生的原因 |
| 1.1 硬件老化 |
| 1.2 非兼容故障 |
| 1.3 人为故障 |
| 1.4 环境影响 |
| 2 硬件常见故障及排除 |
| 2.1 主板常见故障及排除方法 |
| (1)主板与硬件接触不良 |
| (2)主板上各组件损坏 |
| 2.2 CPU常见故障及排除 |
| (1)散热问题 |
| (2)超频问题 |
| 2.3 内存常见故障及排除 |
| (1)开机无显示 |
| (2)Windows注册表经常无故损坏 |
| (3)Windows经常自动进入安全模式 |
| (4)运行程序时提示内存不足 |
| 2.4 显卡常见故障及排除方法 |
| (1)花屏 |
| (2)黑屏 |
| (3)颜色显示异常 |
| (4)显卡驱动程序丢失 |
| 2.5 声卡常见故障及排除 |
| (1)声卡无声 |
| (2)无法正常录音 |
| (3)播放CD无声 |
| 2.6 硬盘常见故障及排除 |
| 2.7 光驱常见故障及排除 |
| (1)安装程序时提示I/O错误 |
| (2)光驱托盘无法弹出 |
| 2.8 显示器常见故障及排除 |
| (1)CRT显示器抖动 |
| (2)CRT显示器出现偏色 |
| (3)无法调整刷新频率 |
| (4)显示器屏幕上常出现抹不掉的干扰波或线条且音箱中有杂音 |
| (5)显示器的画面抖动甚至连图标和文字都看不清 |
| (6)显示器花屏 |
| (7)显示器黑屏 |
| 2.9 鼠标和键盘常见故障及排除 |
| (1)鼠标常见故障及排除 |
| (2)键盘常见故障及排除 |
| 3 结束语 |
四、Windows常见故障的排除方法（论文参考文献）
- [1]基于多维监测的风电齿轮箱动态预警及应用研究[D]. 杨彦军. 沈阳工业大学, 2021(02)
- [2]基于无线网络的煤矿环境监控系统及故障诊断技术研究[D]. 闵凡超. 齐鲁工业大学, 2021(09)
- [3]光伏阵列运行状态分析及故障诊断研究[D]. 余操. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]飞行前故障检测系统的设计与实现[D]. 牟煜明. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]基于动态故障树分析与传感网络的机车故障诊断系统的设计[D]. 刘申易. 北京交通大学, 2020(03)
- [6]《威卡仪表说明手册》英译汉翻译实践报告[D]. 姜皖迪. 成都理工大学, 2020(05)
- [7]航空维修故障管理信息平台设计[D]. 杨盼. 电子科技大学, 2020(01)
- [8]基于数据挖掘的配电网薄弱点分析与辅助决策系统研究[D]. 邹子豪. 三峡大学, 2019(06)
- [9]某型综合扫雷车液压系统虚拟维修训练系统设计与实现[D]. 王国新. 国防科技大学, 2018(02)
- [10]高校公共计算机实验室电脑硬件常见故障及排除对策[J]. 全宇. 岭南师范学院学报, 2016(06)