| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·风机齿轮箱故障分析国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·贝叶斯网络在故障分析中的研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题来源及研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 风机齿轮箱的故障机理、模式及故障树分析 | 第15-31页 |
| ·齿轮箱的结构原理以及工作状态 | 第15-17页 |
| ·风机齿轮箱的故障 | 第17-21页 |
| ·齿轮故障 | 第17-18页 |
| ·轴承故障 | 第18-19页 |
| ·箱体以及紧固件故障 | 第19页 |
| ·轴故障 | 第19页 |
| ·油系统故障 | 第19-21页 |
| ·故障树的建立 | 第21-30页 |
| ·故障树分析法 | 第21页 |
| ·齿轮箱故障树的建立 | 第21-28页 |
| ·故障树的定性、定量分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 贝叶斯网络模型的建立 | 第31-38页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·贝叶斯网络的理论基础 | 第31-34页 |
| ·贝叶斯网络的概率推理 | 第31-32页 |
| ·贝叶斯网络的图形描述 | 第32-33页 |
| ·由故障树转化为贝叶斯网络模型的过程 | 第33-34页 |
| ·贝叶斯网络模型进行故障诊断的优势和局限性 | 第34-37页 |
| ·常用的人工智能诊断技术 | 第34-36页 |
| ·贝叶斯网络的优势 | 第36页 |
| ·贝叶斯网络的局限性 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 贝叶斯网络建模及故障分析 | 第38-49页 |
| ·FullBNT-1.0729 | 第38-40页 |
| ·一个贝叶斯网络模型的创建 | 第38-39页 |
| ·在 FullBNT-1.07 平台上的仿真与应用举例 | 第39-40页 |
| ·风机齿轮箱的贝叶斯网络模型 | 第40-45页 |
| ·风机齿轮箱贝叶斯网络模型的建立 | 第40-44页 |
| ·风机齿轮箱贝叶斯网络模型节点概率赋值 | 第44-45页 |
| ·贝叶斯网络模型的风机齿轮箱故障分析诊断 | 第45-48页 |
| ·故障原因排序 | 第46页 |
| ·因果推理 | 第46-47页 |
| ·诊断推理 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录 | 第55-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |