基于神经网络专家系统的电喷发动机故障自诊断研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·故障诊断技术综述 | 第7-8页 |
| ·电喷发动机故障诊断方法研究 | 第8-9页 |
| ·随车自诊断 | 第8页 |
| ·车外专用仪器诊断 | 第8-9页 |
| ·专家系统诊断 | 第9页 |
| ·故障诊断专家系统的发展状况和趋势 | 第9-12页 |
| ·国外研究状况 | 第9-11页 |
| ·国内研究状况 | 第11页 |
| ·发展趋势 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容、目的和意义 | 第12-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 人工神经网络 | 第15-29页 |
| ·人工神经网络简介 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络概念 | 第15页 |
| ·人工神经网络的特点及应用 | 第15-16页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第16页 |
| ·人工神经网络理论 | 第16-23页 |
| ·人工神经元模型 | 第16-19页 |
| ·神经元学习算法 | 第19-22页 |
| ·神经网络的互连模式 | 第22-23页 |
| ·BP 神经网络 | 第23-28页 |
| ·BP 网络结构 | 第23-24页 |
| ·BP 学习算法 | 第24-25页 |
| ·BP 算法应用要点 | 第25-27页 |
| ·BP 算法改进 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 从专家系统到神经网络专家系统 | 第29-42页 |
| ·专家系统 | 第29-33页 |
| ·专家系统概述 | 第29页 |
| ·专家系统结构 | 第29-32页 |
| ·专家系统的开发步骤 | 第32-33页 |
| ·神经网络与专家系统的结合 | 第33-35页 |
| ·专家系统的缺陷 | 第33页 |
| ·神经网络与专家系统的区别 | 第33-34页 |
| ·神经网络与专家系统的互补 | 第34-35页 |
| ·神经网络专家系统的基本理论 | 第35-36页 |
| ·神经网络专家系统的原理 | 第35页 |
| ·神经网络专家系统的特点 | 第35-36页 |
| ·神经网络专家系统的结构和功能描述 | 第36页 |
| ·系统的知识表达和知识库 | 第36-39页 |
| ·知识表示 | 第37页 |
| ·知识获取 | 第37-39页 |
| ·推理机制及解释机制 | 第39-41页 |
| ·神经网络的推理机制 | 第39页 |
| ·神经网络输出结果向描述性知识的转换 | 第39页 |
| ·推理方法 | 第39-40页 |
| ·推理方向和解释机制 | 第40-41页 |
| ·本章小节 | 第41-42页 |
| 第四章 电喷发动机故障诊断及其模型的建立 | 第42-59页 |
| ·电喷发动机控制系统的基本组成 | 第42-45页 |
| ·电喷发动机电控系统的结构 | 第42页 |
| ·电喷发动机电控系统的基本组成 | 第42-45页 |
| ·电喷发动机故障征兆及其技术状态特征 | 第45-49页 |
| ·电喷发动机典型故障的结构征兆 | 第46-47页 |
| ·典型故障征兆的技术状态特征 | 第47-49页 |
| ·MATLAB 简介 | 第49-50页 |
| ·构造故障模型 | 第50-58页 |
| ·故障征兆－故障模式样本集的设计 | 第50-52页 |
| ·数据预处理 | 第52-54页 |
| ·创建 BP 网络 | 第54-58页 |
| ·结果转换 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 故障诊断系统的实现 | 第59-67页 |
| ·接口的实现 | 第59-66页 |
| ·MATLAB 与VB 的接口的实现 | 第59-61页 |
| ·VB 与SQL 接口的实现 | 第61-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第71页 |
