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基于AFFPN模型的矿井机车无人驾驶系统的故障分析

致谢第7-8页
摘要第8-9页
abstract第9页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 本课题研究学术背景及意义第15-17页
    1.2 国内外研究现状第17-19页
        1.2.1 矿井机车无人驾驶系统研究现状第17-19页
        1.2.2 机车故障诊断技术研究现状第19页
    1.3 常用故障诊断分析方法第19-21页
    1.4 本文研究的主要内容第21-23页
        1.4.1 项目来源第21页
        1.4.2 研究内容及组织结构第21-23页
第二章 自适应模糊故障PETRI网模型构建第23-36页
    2.1 PETRI网基本定义第23-24页
    2.2 模糊故障PETRI网模型第24-31页
        2.2.1 模糊故障PETRI网基本概念第24-25页
        2.2.2 网模型模糊化分析第25-28页
        2.2.3 网模型元器件失效率分析第28-29页
        2.2.4 模糊故障PETRI网分析方法第29-31页
    2.3 自适应模糊故障PETRI网模型第31-33页
        2.3.1 自适应模糊故障PETRI网的模型建立第31-32页
        2.3.2 自适应模糊故障PETRI网模型的转换第32-33页
    2.4 AFFPN模型的故障推理与诊断第33-35页
        2.4.1 AFFPN模型的故障推理方法第33-34页
        2.4.2 AFFPN模型的故障诊断方法第34-35页
    2.5 本章小节第35-36页
第三章 自适应参数优化设计第36-48页
    3.1 粒子群算法设计第36-39页
        3.1.1 基本粒子群优化算法第36-37页
        3.1.2 改进的粒子群算法第37-39页
    3.2 改进粒子群算法与AFFPN的结合第39-42页
        3.2.1 模型AFFPN参数优化方法第39-41页
        3.2.2 算法初始值的设定第41-42页
    3.3 参数优化设计步骤第42-43页
    3.4 算法验证示例第43-47页
    3.5 本章小节第47-48页
第四章 矿井机车无人驾驶系统故障分析及建模第48-63页
    4.1 矿井机车无人驾驶系统结构及工作原理第48-50页
        4.1.1 系统故障分层分析方法第48页
        4.1.2 矿井机车无人驾驶系统的功能结构及运行模式第48-50页
    4.2 矿井机车无人驾驶系统故障分析第50-55页
        4.2.1 通讯故障分析第51-52页
        4.2.2 机车控制部分故障分析第52-53页
        4.2.3 变频器驱动部分故障分析第53-54页
        4.2.4 电源故障分析第54-55页
    4.3 矿井机车AFFPN模型的建立第55-62页
        4.3.1 通讯系统AFFPN模型建立第55-57页
        4.3.2 机车控制系统AFFPN模型建立第57-58页
        4.3.3 变频器控制系统AFFPN模型建立第58-61页
        4.3.4 电源系统AFFPN模型建立第61-62页
    4.4 本章小节第62-63页
第五章 矿井机车故障模型仿真分析第63-75页
    5.1 参数优化算法仿真分析第63-67页
        5.1.1 改进的粒子群算法样本训练收敛性分析第63-66页
        5.1.2 算法参数对收敛性的影响分析第66-67页
    5.2 矿井机车模型故障推理与诊断第67-74页
        5.2.1 通讯模型故障推理诊断第67-71页
        5.2.2 矿井机车其他系统常见故障推理与诊断第71-74页
    5.3 本章小节第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
    6.1 工作总结第75页
    6.2 不足与展望第75-77页
参考文献第77-80页
攻读学位期间的学术活动及成果清单第80-81页

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