| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 智能巡检研究背景 | 第8页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内研究现状与发展趋势 | 第9-11页 |
| 1.4 针对多变天气环境的参数选取原则 | 第11-12页 |
| 1.5 本论文的结构 | 第12-13页 |
| 第2章 智能巡检系统 | 第13-19页 |
| 2.1 智能巡检系统的技术要求 | 第13页 |
| 2.2 常规巡检方法 | 第13-14页 |
| 2.3 系统总体方案 | 第14-15页 |
| 2.4 智能巡检系统 | 第15-16页 |
| 2.5 关键泵的重点巡检 | 第16-17页 |
| 2.6 抗干扰设计 | 第17-18页 |
| 2.7 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 控制参数的选取和采集 | 第19-25页 |
| 3.1 控制参数选取的理论基础 | 第19页 |
| 3.2 温度对给水设备的影响 | 第19-20页 |
| 3.3 湿度对给水设备的影响 | 第20页 |
| 3.4 温湿度采样 | 第20-21页 |
| 3.5 漏电流对给水设备的影响及检测 | 第21-23页 |
| 3.5.1 漏电流对给水设备的影响 | 第21-22页 |
| 3.5.2 漏电流检测 | 第22-23页 |
| 3.6 其他参数的影响及考虑 | 第23-24页 |
| 3.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 智能巡检系统巡检策略研究 | 第25-50页 |
| 4.1 故障率和故障状态 | 第25-26页 |
| 4.2 马尔科夫基本理论 | 第26-27页 |
| 4.2.1 马尔科夫过程 | 第26页 |
| 4.2.2 马尔科夫链 | 第26-27页 |
| 4.3 BP神经网络 | 第27-31页 |
| 4.3.1 BP神经元 | 第27-28页 |
| 4.3.2 BP神经网络 | 第28-31页 |
| 4.4 马尔科夫——三变量模糊神经网络模型 | 第31-33页 |
| 4.4.1 神经网络模型的选取和改进 | 第31-32页 |
| 4.4.2 马尔科夫——三变量模糊神经网络模型的构建 | 第32-33页 |
| 4.4.3 极端情况处理 | 第33页 |
| 4.5 基于马尔科夫模型的巡检控制策略 | 第33-35页 |
| 4.5.1 模型建立依据 | 第33页 |
| 4.5.2 计算转移概率 | 第33-34页 |
| 4.5.3 转移概率实现步骤 | 第34-35页 |
| 4.6 实验比较与测试 | 第35-49页 |
| 4.6.1 控制参数及其权值 | 第35-39页 |
| 4.6.2 常规定期巡检模式 | 第39页 |
| 4.6.3 模糊控制模型 | 第39-42页 |
| 4.6.4 马尔科夫——三变量模糊神经网络模型计算 | 第42-46页 |
| 4.6.5 巡检次数对比 | 第46-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 功能验证 | 第50-61页 |
| 5.1 系统整体要求 | 第50-51页 |
| 5.1.1 系统方案 | 第50页 |
| 5.1.2 功能特点 | 第50-51页 |
| 5.1.3 技术参数 | 第51页 |
| 5.2 参数采集部分 | 第51-53页 |
| 5.3 控制部分 | 第53-56页 |
| 5.4 触摸屏显示部分 | 第56-58页 |
| 5.5 系统试运行 | 第58-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A 元器件选型表及输入输出配置表 | 第68-70页 |
| 附录B：接线端子排及其说明 | 第70-71页 |
| 附录C：部分控制程序 | 第71-80页 |
| 个人简历、在学期间发表学术论文与研究成果 | 第80页 |