| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第12页 |
| ·相关研究工作综述 | 第12-19页 |
| ·控制系统故障诊断方法 | 第12-14页 |
| ·故障诊断专家系统及其主要形式 | 第14-19页 |
| ·基于测试信息的故障诊断技术 | 第19页 |
| ·论文研究思路及主要工作 | 第19-21页 |
| 第二章 运载火箭控制系统故障诊断系统的总体设计 | 第21-29页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·故障诊断系统的总体框架 | 第21页 |
| ·故障诊断系统的专家知识 | 第21-27页 |
| ·信号知识 | 第21-22页 |
| ·组件知识 | 第22页 |
| ·线缆知识 | 第22-23页 |
| ·系统结构知识 | 第23-24页 |
| ·测试流程知识 | 第24页 |
| ·诊断规则知识 | 第24-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第三章 故障诊断系统专家知识表示 | 第29-40页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·XML 与SVG | 第29页 |
| ·基于XML 的专家知识表示 | 第29-37页 |
| ·信号知识 | 第29-30页 |
| ·组件知识 | 第30-31页 |
| ·线缆知识 | 第31-32页 |
| ·系统结构知识 | 第32-33页 |
| ·测试流程知识 | 第33-35页 |
| ·诊断规则知识 | 第35-37页 |
| ·基于SVG 的知识图形化存储关键技术 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于产生式规则树推理的故障诊断方法 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·问题描述 | 第40页 |
| ·预备知识 | 第40-43页 |
| ·规则树的矩阵表示 | 第40-41页 |
| ·几种矩阵运算 | 第41-43页 |
| ·基于产生式规则树的诊断算法 | 第43-47页 |
| ·产生式规则树特征分析 | 第43-44页 |
| ·诊断算法 | 第44-45页 |
| ·算例 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于模型推理的故障诊断方法 | 第48-78页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·问题描述 | 第48-50页 |
| ·预备知识 | 第50-53页 |
| ·图论相关概念及运算 | 第50-51页 |
| ·有向图回路的分类 | 第51页 |
| ·信号–组件依赖关系 | 第51-52页 |
| ·信号–信号依赖关系 | 第52-53页 |
| ·信号状态全部已知时的故障诊断推理 | 第53-60页 |
| ·测试数据和系统模型的一致性校验 | 第53-55页 |
| ·故障分类及特征分析 | 第55-57页 |
| ·基于模型的故障推理算法 | 第57-60页 |
| ·信号状态部分已知时的故障诊断推理 | 第60-74页 |
| ·两个假设 | 第60-61页 |
| ·未知信号的状态推理 | 第61-67页 |
| ·信号状态部分已知时的故障诊断算法 | 第67-74页 |
| ·与Reiter 理论的比较分析 | 第74-77页 |
| ·Reiter 的诊断理论 | 第74-76页 |
| ·比较分析 | 第76-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第六章 故障诊断系统的实现技术 | 第78-87页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·基于Vectorcontrol.Net 的知识图形化存储 | 第78-80页 |
| ·故障诊断专家知识的访问 | 第80页 |
| ·故障诊断系统与测发控系统的数据交换 | 第80-82页 |
| ·系统监测与故障诊断流程 | 第82页 |
| ·故障诊断专家系统原型 | 第82-86页 |
| ·故障诊断建模平台 | 第83-84页 |
| ·故障诊断运行平台 | 第84-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 第七章 结束语 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第94-95页 |
| 附录A 专家知识XML schema 源码 | 第95-99页 |