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SPOC学校专有课程
检测技术与故障诊断
第3次开课
开课时间: 2024年03月05日 ~ 2024年06月22日
学时安排: 1-2小时每周
当前开课已结束 已有 56 人参加
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—— 课程团队
课程概述

本课程介绍了检测系统的基本结构以及各组成环节的功能特性,包括常用传感器电路、信号调理电路、数据采集系统和嵌入式系统的原理;同时该课程还介绍了故障诊断的概念、方法和涉及的知识领域,以及典型故障诊断算法及应用案例。

成绩 要求

本课程为百分制,60-84分为及格,84-100分为优秀。

课程大纲

1.绪论(1)

1.2检测技术在各领域中的重要地位

1.3检测系统的构成

1.1检测的基本概念

1.绪论(1) 测验题

2.绪论(2)

2.1检测系统误差分析基础

2.2传感器的特性简介

2.绪论(2) 测验题

3.传感器的概述

3.3传感器的现状和国内外发展及其趋势

3.1传感器的定义、组成、分类

3.2检测系统的组成原理

3.传感器的概述 测验题

4.相关传感器介绍(1)

4.1温度传感器

4.2湿度传感器

4.3压力传感器

4.4流量传感器

4.相关传感器介绍(1) 测验题

5.相关传感器介绍(2)

5.2电流传感器

5.1电压传感器

5.相关传感器介绍(2) 测验题

6.相关传感器介绍(3)

6.1速度传感器

6.2加速度传感器

6.相关传感器介绍(3)

7.检测系统概述

7.4常见的通讯方式

7.2常见的处理器硬件平台及相应操作系统特点

7.1数据采集系统-ADC

7.3计算机通讯总线

7.检测系统概述 测验题

8.信号调理电路和软件设计

8.3运算放大器

8.4差分放大电路

8.5软件滤波

8.1信号调理的概念、原因及功能

8.2常见信号调理电路

信号调理电路 测验题

9.故障诊断技术概述

9.1故障诊断技术简介

9.2故障预测与健康管理(PHM,Prognostic and Health Management)简介

9.故障诊断技术概述 测验

10.故障诊断技术应用案例

10.2高铁检修制度及检修案例

10.1火车检修制度及检修案例

10. 故障诊断技术应用案例 测验

11.故障诊断技术应用案例

11.2轨道交通PHM应用

11.1PHM 概述

11.故障诊断技术应用案例

12.神经网络概述

12.1神经网络简介

12.2神经网络常见拓扑及编程实现

12.神经网络概述作业

12.神经网络概述 测验

13.神经网络应用实例分析

13.1神经网络应用实例分析

13.1神经网络应用实例分析作业

13.神经网络应用实例 检测题

14.支持向量机概述

14.1支持向量机(SVM, Support Vector Machine)概述

14.1支持向量机作业

14.支持向量机概述 测验

15.支持向量机的应用案例

15.1 SVM在轨道交通装备故障诊断中的应用

15.2 SVM的轨道交通装备故障诊断实例分析

15 支持向量机的应用案例

16.轨道交通中的PHM应用

16.1轨道交通中的PHM应用

16.轨道交通中的PHM应用

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西南交通大学
1 位授课老师
刘东

刘东

讲师

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