| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7页 |
| 1.2 研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.2 故障检测典型方法 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容及技术路线图 | 第10-13页 |
| 第2章 支持向量机与故障树分析的理论基础 | 第13-27页 |
| 2.1 支持向量机理论 | 第13-19页 |
| 2.1.1 二维线性支持向量机 | 第14-17页 |
| 2.1.2 非线性支持向量机 | 第17-18页 |
| 2.1.3 支持向量机的模式识别 | 第18-19页 |
| 2.2 故障树分析法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 故障树分析法简述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 故障树分析的主要步骤 | 第20-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-27页 |
| 第3章 基于FTA-SVM的车辆发动机故障识别方法 | 第27-35页 |
| 3.1 基于FTA-SVM的故障识别方法 | 第27-28页 |
| 3.2 FTA-SVM故障识别准则 | 第28-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于FTA-SVM发动机故障识别 | 第35-49页 |
| 4.1 基于FTA-SVM故障识别方法的案例验证 | 第35页 |
| 4.2 发动机失火故障识别 | 第35-43页 |
| 4.3 发动机异响故障识别 | 第43-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第55页 |