基于多信号模型的诊断策略优化与生成技术研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题概述 | 第13页 |
| ·课题来源 | 第13页 |
| ·课题的背景和意义 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·综合诊断技术的研究现状 | 第13-15页 |
| ·诊断策略优化技术的研究现状 | 第15-17页 |
| ·论文的研究内容和结构安排 | 第17-19页 |
| ·论文的研究内容 | 第17页 |
| ·论文的组织安排 | 第17-19页 |
| 第二章 诊断策略自动生成系统的总体方案与技术思路 | 第19-24页 |
| ·诊断策略优化的意义 | 第19页 |
| ·诊断策略自动生成系统应解决的问题 | 第19-22页 |
| ·多故障诊断问题 | 第19-21页 |
| ·测试不确定的诊断问题 | 第21-22页 |
| ·耦合故障的处理 | 第22页 |
| ·诊断策略的环境适应问题 | 第22页 |
| ·论文研究的技术思路 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 贝叶斯网及信息熵理论基础 | 第24-30页 |
| ·贝叶斯网基本理论 | 第24-28页 |
| ·概率论基本知识 | 第24-25页 |
| ·贝叶斯网的概念与构造 | 第25-26页 |
| ·贝叶斯网端正化 | 第26-27页 |
| ·贝叶斯网推理 | 第27-28页 |
| ·信息熵基本理论 | 第28-29页 |
| ·信息的概念 | 第28页 |
| ·系统不确定度的信息熵表示 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 诊断策略优化关键技术研究 | 第30-58页 |
| ·基于多信号流图的测试性建模技术 | 第30-34页 |
| ·多信号流图的基本思想 | 第30-31页 |
| ·多信号流图技术关键 | 第31-34页 |
| ·多信号流图的建模与优化方案 | 第34页 |
| ·诊断网络的自动构建技术 | 第34-39页 |
| ·故障诊断与贝叶斯网 | 第35-36页 |
| ·贝叶斯网结构确定 | 第36-38页 |
| ·贝叶斯网参数设定 | 第38-39页 |
| ·序贯诊断的实现方法 | 第39-47页 |
| ·贝叶斯网推理算法 | 第39-46页 |
| ·基于信息熵的测试序列选择 | 第46-47页 |
| ·多故障的诊断方法 | 第47-53页 |
| ·隐藏故障的诊断 | 第47-48页 |
| ·组合故障的诊断 | 第48-53页 |
| ·诊断网络的学习与环境自适应技术 | 第53-56页 |
| ·问题的出发点 | 第53-54页 |
| ·技术实现 | 第54-56页 |
| ·耦合故障的处理方法 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 诊断策略自动生成系统的实现与应用验证 | 第58-79页 |
| ·诊断策略自动生成系统的实现 | 第58-63页 |
| ·软件开发环境选择 | 第58-59页 |
| ·系统的总体框架 | 第59页 |
| ·系统功能模块的实现 | 第59-63页 |
| ·诊断策略自动生成系统的应用验证 | 第63-77页 |
| ·柴油机多信号模型的建立 | 第63-71页 |
| ·柴油机诊断网络的构建 | 第71-72页 |
| ·系统的序贯诊断 | 第72-74页 |
| ·多故障诊断功能 | 第74-76页 |
| ·诊断系统的学习与自适应功能 | 第76-77页 |
| ·耦合故障的处理能力 | 第77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·全文总结 | 第79页 |
| ·研究展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第85页 |
