本文是为大家整理的关键设备主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为关键设备选题相关人员撰写毕业论文提供参考。

　　摘要：机电设备的检修工作是煤矿企业的日常生产的基本保证.传统的故障检修和定期检修模式已经不能完全满足煤矿机电设备的检修工作.本文主要阐述煤矿机电关键设备和设备关键部位进行专业化检修是机电设备检修工作的必然趋势.

　　摘要：一、Kaiyun App下载 全站项目概况随着工业社会的发展，资源和环境成为全球共同关注的问题。矿产资源是人类赖以生存的重要资源，具有不可再生和不可替代性，我国90％的能源和80％的原材料来自矿产资源。随着我国工开云APP 开云官网入口业化的迅速发展，矿产资源的需求日益增加，但在矿产资源开发生产过程中，Kaiyun App下载 全站资源开云APP 开云官网入口损失和浪费非常严重，不仅如此，矿产资源开发过程中大量的废石和尾矿也造成环境污染，开发利用尾矿资源缓解矿产资源和环境保护的双重压力，成为社会发展的一个新课题。

　　关键词：尾矿综合利用；矿产资源开发；马鞍山；研发；技术；设备；环境污染；工业社会

　　摘要：论述了采用面粉散装运输技术,使面粉自装入面粉散运车直至送到食品厂的面粉接收仓的全部流通过程中,省去了打包、堆包、装车、卸车等10多道工序,节约了大量的人工和费用;避免了面粉在打包、Kaiyun App下载 全站搬运及倒包时的洒漏损失;消除了袋装面粉在流通过程中的污染问题.

　　5.[期刊论文]论技术改造中两条值得选用的路子——对选用先进的关键部件、关键器材和二手关键设备的技术经济分析

　　封面 声明 致谢 摘要 英文摘要 目录 1．1研究背景和意义 1．2故障预测发展现状 1．2．1故障预测的研究方法及发展趋势 1．2．2高端发电机组热力系统关键设备故障预测研究现状 1．3高端发电机组热力系统关键设备故障预测所面临的问题 1．4本文主要研究内容 1．5本章小结 第2章面向高端发电机组热力系统关键设备的分块精细化故障变量选择方法 2．1引言 2．2背景知识 2．3数据预处理与分块精细化故障变量选择 2．3．1数据预处理 2．3．2分块精细化故障变量选择 2．4案例应用 2．4．1典型故障案例1：给水泵轴封装置故障 2．4．2典型故障案例2：磨煤机堵塞故障 2．5本章小结 第3章基于闭环信息分析的关键设备健康状态评估方法 3．1引言 3．2背景知识 3．2．1隐马尔可夫模型 3．2．2典型变量分析 3．2．3慢特征分析 3．3基于闭环信息分析的关键健康状态评估方法 3．3．1 CVA-SFA相结合的闭环系统相关特征提取方法 3．3．2离线章基于故障特性集成协同分析的关键设备故障预测方法 4．1引言 4．2背景知识 4．2．1协整分析 4．2．2核主成分分析 4．3基于多种故障特征协同分析的故障预测方法 4．3．1多种故障特征提取 4．3．2关键故障劣化特征筛选 4．3．3基于不相似分析的关键故障特征融合 4．3．4基于混合核函数支持向量回归的故障预测 4．4案例应用 4．5本章小结 5．1全文研究内容总结 5．2研究展望 参考文献 攻读硕士学位期间完成的学术论文及专利 攻读硕士期间参加的科研项目

　　封面 中文摘要 英文摘要 目录 1 绪论 1.1 研究背景和意义 1.2 国内外研究进展 1.2.1 基于机理模型的方法 1.2.2 数据驱动的方法 1.2.3 融合型方法 1.3论文研究内容及结构安排 2 基于粒子滤波——误差补偿算法的RUL预测方法 2.1 问题描述 2.2 基于粒子滤波——误差补偿算法的RUL预测方法框架 2.3 基于粒子滤波——误差补偿算法的RUL预测方法原理描述 2.3.1 锂离子电池退化模型 2.3.2 参数估计 2.3.3 粒子滤波——误差补偿算法原理 2.4 实验与结果分析 2.4.1 数据描述 2.4.2 实验与结果分析 2.5 本章小结 3 基于改进粒子滤波算法的RUL预测方法 3.1 问题描述 3.2 基于改进粒子滤波算法的RUL预测方法框架 3.3 基于改进粒子滤波算法的RUL预测方法原理描述 3.3.1 正则化粒子滤波算法原理 3.3.2 扩展有限冲激相应滤波器 3.3.3 诊断与纠正策略 3.3.4 锂离子电池RUL预测 3.4 实验结果和对比分析 3.4.1 实验结果 3.4.2 对比分析 3.5 本章小结 4 基于深度学习的状态恢复系统RUL预测方法 4.1 问题描述 4.2 长短时记忆网络原理 4.2.1 LSTM网络结构 4.2.2 LSTM训练算法 4.2.3 LSTM网络参数设置 4.3 考虑间歇时间的LSTM网络预测方法 4.4 实验结果与对比分析 4.4.1 实验结果 4.4.2 对比分析 4.5 本章小结 5 基于深度学习融合算法的耦合多变量系统RUL预测方法 5.1 问题描述 5.2 基于深度学习融合算法的耦合多变量系统RUL预测方法框架 5.3 基于带主成分分析的长短时记忆网络的RUL预测方法 5.3.1 状态监测变量的耦合性分析 5.3.2 解耦处理 5.3.3 剩余寿命预测 5.4 实验结果与分析 5.4.1 数据描述 5.4.2 实验与结果分析 5.5 本章小结 6 总结与展望 6.1 总结 6.2 研究展望 致谢 参考文献 攻读学位期间主要研究成果

　　封面 声明 中文摘要 英文摘要 目录 1 绪论 1.1 研究背景 1.2 研究现状 1.2.1 海生物污损研究现状 1.2.2 水下生产系统防污研究现状 1.2.3 电解海水防污技术比较 1.3 电解海水防污原理研究 1.3.1 电解海水原理 1.3.2 有效氯防治海生物原理 1.4 本文研究内容 2 电解海水防污控制参数研究 2.1 电解实验平台 2.2 参数的测定与计算 2.2.1 实验室测定有效氯方法 2.2.2 有效氯快速测定设备 2.3 实验与分析 2.3.1 电极形状与有效氯浓度关系 2.3.2 槽电压与电解时间和电流密度关系 2.3.3 有效氯浓度与电解时间和电流密度关系 2.3.4 电流密度与钙镁沉积物质量关系 2.4 本章小结 3 水下生产系统防污技术方案研究 3.1 专用设备研究 3.1.1 多路控制器研制 3.1.2 电解海水长寿命阴阳极研制 3.2 水下设备布置方案研究 3.2.1 电极连接方式 3.2.2 电缆走线 电解防污装置（网）强度校核 3.3.1 ANSYS模型建立 3.3.2 载荷加载 3.3.3 结果与分析 3.3.4 结构加强 3.4 本章小结 4 有效氯在三维流场中扩散数值模拟 4.1 模型相似理论 4.2 fluent数值仿线.4 模型求解流程 4.3 结果与分析 4.3.1 不同因素对扩散的影响 4.3.2 结果分析 4.4 本章小结 5 电解海水防污实海试验研究 5.1 实海挂片试验 5.1.1 试验方案 5.1.2 结果与分析 5.2 实海缩尺比模型试验 5.2.1 试验方案 5.2.2 结果与分析 5.3 本章小结 结论 参考文献 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 致谢 大连理工大学学位论文版权使用授权书

　　封面 声明 中文摘要 英文摘要 目录 第一章 绪论 1. 1 课题背景及研究意义 1. 2 国内外研究现状 1. 2. 1 冷水机组故障诊断研究现状 1. 2. 2 离心泵故障诊断研究现状 1. 3 本文主要研究内容 第二章 中央空调系统关键设备工作原理与故障分析 2. 1. 1 中央空调系统的组成 2. 1. 2 中央空调系统的工作原理 2. 2 中央空调系统关键设备的工作原理和故障分析 2. 2. 1 冷水机组工作原理 2. 2. 2 离心泵工作原理 2. 3. 1 冷水机组的故障分析 2. 3. 2 离心泵的故障分析 2. 4 本章小结 第三章 中央空调系统关键设备故障诊断方法与仿线 关键设备信号预处理 3. 1. 2 关键设备采集信号小波能量提取 3. 1. 3 基于神经网络的故障诊断方法 3. 2 中央空调系统关键设备故障诊断流程 3. 3. 1 冷水机组故障与特征变量 3. 3. 2 冷水机组仿线 基于三种神经网络的故障模式识别 3. 4 本章小结 第四章 中央空调系统离心泵实验设计与数据采集 4. 1 离心泵实验原理 4. 2. 1 离心泵实验装置 4. 2. 2 数据采集系统设计 4. 3. 1 离心泵实验条件 4. 3. 2 离心泵实验方法 4. 4 离心泵实验数据采集 4. 5 本章小结 第五章 离心泵故障诊断模型实验验证及分析 5. 1 离心泵实验数据去噪处理 5. 2 小波能量提取的结果分析 5. 3 基于神经网络诊断模型结果分析 5. 3. 1 BP网络诊断模型实验验证与结果分析 5. 3. 2 RBF网络诊断模型实验验证与结果分析 5. 3. 3 Elman网络诊断模型实验验证与结果分析 5. 3. 4 三种网络模型的诊断结果对比分析 5. 3 本章小结 第六章 总结与展望 6. 1 总结 6. 2 展望 致谢 参考文献 攻读硕士期间取得的研究成果