基于径向基神经网络的船舶冷却水系统故障诊断
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外发展现况 | 第11-12页 |
| ·论文主要内容 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 冷却水系统介绍及故障分析 | 第14-31页 |
| ·冷却水系统概述 | 第14-15页 |
| ·中央冷却水系统介绍 | 第15-24页 |
| ·海水冷却系统 | 第15-18页 |
| ·低温淡水冷却系统 | 第18-21页 |
| ·高温淡水冷却系统 | 第21-24页 |
| ·冷却水系统运行参数 | 第24-25页 |
| ·冷却水系统典型故障分析 | 第25-29页 |
| ·海水冷却系统典型故障分析 | 第25-27页 |
| ·低温淡水冷却系统典型故障分析 | 第27-28页 |
| ·高温淡水冷却系统典型故障分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 冷却水系统故障诊断方法选取 | 第31-46页 |
| ·故障诊断 | 第31-35页 |
| ·故障诊断的发展 | 第31-32页 |
| ·故障诊断过程 | 第32-34页 |
| ·故障诊断方法选取 | 第34-35页 |
| ·神经网络故障诊断方法 | 第35-45页 |
| ·人工神经网络 | 第35-40页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 冷却水系统故障诊断 | 第46-62页 |
| ·故障诊断策略 | 第46-48页 |
| ·基于神经网络的故障诊断 | 第46页 |
| ·神经网络故障诊断流程 | 第46-48页 |
| ·故障和故障征兆集的设计 | 第48-59页 |
| ·海水冷却系统 | 第49-52页 |
| ·低温淡水冷却系统 | 第52-56页 |
| ·高温淡水冷却系统 | 第56-59页 |
| ·冷却水系统故障诊断 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 冷却水系统故障诊断模块设计 | 第62-69页 |
| ·冷却水系统故障诊断模块构建 | 第62-64页 |
| ·冷却水系统故障诊断模块参数设置 | 第64-65页 |
| ·冷却水系统故障诊断结果与分析 | 第65-68页 |
| ·海水系统故障诊断结果与分析 | 第65-66页 |
| ·低温淡水冷却系统故障诊断结果与分析 | 第66-67页 |
| ·高温淡水冷却系统故障诊断结果与分析 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·本文结论 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 研究生履历 | 第76页 |
