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基于Hybrid CBR的混合动力推土机故障诊断专家系统研究

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
符号说明第14-15页
第1章 绪论第15-24页
    1.1 研究背景第15-17页
        1.1.1 混合动力推土机的发展现状第15-16页
        1.1.2 远程监控技术发展现状第16-17页
    1.2 故障诊断专家系统第17-21页
        1.2.1 故障诊断技术第17-19页
        1.2.2 基于数据驱动的故障诊断专家系统第19-21页
    1.3 课题研究意义第21页
    1.4 课题来源及主要内容第21-24页
        1.4.1 课题来源第21-22页
        1.4.2 课题主要内容第22-24页
第2章 数据的采集及样本库建立第24-34页
    2.1 混合动力推土机第24-26页
        2.1.1 混合动力技术第24页
        2.1.2 混合动力推土机的结构第24-26页
    2.2 远程监控系统第26-29页
        2.2.1 系统总体设计第26-27页
        2.2.2 检测传感器第27页
        2.2.3 车载终端第27-28页
        2.2.4 数据通信第28-29页
        2.2.5 监控中心第29页
    2.3 样本库的建立第29-32页
        2.3.1 整体规划设计第30页
        2.3.2 需求分析第30-31页
        2.3.3 概念结构设计第31页
        2.3.4 逻辑结构设计第31-32页
        2.3.5 物理结构设计第32页
    2.4 本章小结第32-34页
第3章 基于规则推理(RBR)第34-47页
    3.1 RBR基本原理第34-35页
        3.1.1 RBR概述第34页
        3.1.2 RBR基本流程第34-35页
    3.2 模糊分析第35-42页
        3.2.1 模糊理论隶属度函数第36-37页
        3.2.2 样本库的模糊处理第37-42页
    3.3 关联规则分析第42-46页
        3.3.1 关联规则及Apriori算法第42-43页
        3.3.2 利用R总结规则第43-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第4章 基于实例推理(CBR)第47-60页
    4.1 CBR基本原理第47-48页
        4.1.1 CBR概述第47页
        4.1.2 CBR基本流程第47-48页
    4.2 K最临近算法(K-NN)第48-53页
        4.2.1 K最临近算法的基本流程第48-49页
        4.2.2 整体距离及相似度计算第49-50页
        4.2.3 分量距离及相似度计算第50-51页
        4.2.4 层次分析法计算特征项权重第51-53页
    4.3 CBR在系统中的应用第53-59页
        4.3.1 实例组织第53-55页
        4.3.2 权重计算第55-56页
        4.3.3 实例检索第56-58页
        4.3.4 实例管理第58-59页
    4.4 本章小结第59-60页
第5章 基于Hybrid CBR的混合动力推土机故障诊断专家系统第60-81页
    5.1 系统平台介绍第60-64页
        5.1.1 系统基本框架第60-62页
        5.1.2 系统软件平台第62-64页
    5.2 系统模块介绍第64-72页
        5.2.1 基于规则推理模块第64-66页
        5.2.2 故障规则库维护模块第66-68页
        5.2.3 基于实例推理模块第68-71页
        5.2.4 故障实例库维护模块第71-72页
    5.3 发动机系统故障诊断实例第72-80页
        5.3.1 特征项的选择与表示第72-74页
        5.3.2 故障诊断的实现第74-80页
    5.4 本章小结第80-81页
第6章 总结与展望第81-83页
    6.1 本文总结第81-82页
    6.2 研究展望第82-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-88页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与项目第88-89页
附件第89页

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