固体火箭发动机故障诊断专家系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·固体火箭发动机故障诊断专家系统的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·研究的内容和目的 | 第10页 |
| ·本文所做的工作 | 第10-11页 |
| 2 ESSRMFD总体设计 | 第11-24页 |
| ·故障诊断的理论和方法 | 第11-13页 |
| ·故障诊断的基本原理 | 第11页 |
| ·故障诊断的概念和方法 | 第11-13页 |
| ·专家系统概论 | 第13-16页 |
| ·专家系统定义 | 第13-14页 |
| ·专家系统功能 | 第14页 |
| ·专家系统结构 | 第14-15页 |
| ·专家系统的分类 | 第15页 |
| ·专家系统的产生和发展 | 第15-16页 |
| ·故障诊断专家系统的一般类型 | 第16-19页 |
| ·基于符号推理的故障诊断专家系统 | 第16-17页 |
| ·基于神经网络的故障诊断专家系统 | 第17-19页 |
| ·ESSRMFD类型的选取 | 第19-20页 |
| ·ESSRMFD开发的基本步骤 | 第20-21页 |
| ·ESSRMFD设计思想 | 第21页 |
| ·ESSRMFD的总体结构 | 第21-22页 |
| ·ESSRMFD工作流程描述 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 ESSRMFD知识处理 | 第24-38页 |
| ·知识获取 | 第24-26页 |
| ·现有的知识获取类型 | 第24-25页 |
| ·知识获取方式的比较 | 第25-26页 |
| ·ESSRMFD知识获取方式 | 第26页 |
| ·诊断知识的表示 | 第26-32页 |
| ·知识表示原则 | 第27页 |
| ·常用的知识表示方法 | 第27-31页 |
| ·知识表示方法的比较 | 第31-32页 |
| ·ESSRMFD的知识表示 | 第32页 |
| ·ESSRMFD的知识库设计 | 第32-37页 |
| ·数据库在专家系统中的作用 | 第32-33页 |
| ·ESSRMFD数据库的设计和组成 | 第33-34页 |
| ·知识库在数据库中的表示和运用 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 ESSRMFD推理机设计 | 第38-48页 |
| ·推理概述 | 第38-39页 |
| ·推理策略 | 第38-39页 |
| ·ESSRMFD的控制策略 | 第39-42页 |
| ·ESSRMFD的搜索策略 | 第40页 |
| ·基于条件熵最小的贪心(Greedy)算法 | 第40-42页 |
| ·基于信息增益最大的搜索算法 | 第42页 |
| ·ESSRMFD的推理方式 | 第42-46页 |
| ·基于决策树的推理诊断 | 第42-43页 |
| ·基于案例的推理诊断 | 第43-45页 |
| ·决策树和案例二者结合的推理诊断 | 第45-46页 |
| ·ESSRMFD推理机 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 5 ESSRMFD的实现 | 第48-57页 |
| ·ESSRMFD的学习机制 | 第48-49页 |
| ·学习机制概述 | 第48页 |
| ·ESSRMFD学习机制的实现方式 | 第48-49页 |
| ·ESSRMFD学习机制的设计 | 第49页 |
| ·ESSRMFD的诊断知识的一致性维护 | 第49-50页 |
| ·人机界面 | 第50-52页 |
| ·人机界面概述 | 第50-51页 |
| ·ESSRMFD的人机界面 | 第51-52页 |
| ·解释机制 | 第52-53页 |
| ·专家系统解释机制概述 | 第52页 |
| ·ESSRMFD的解释机制 | 第52-53页 |
| ·ESSRMFD工作过程 | 第53-54页 |
| ·ESSRMFD应用实例 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 6 结束语 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-60页 |
