| 第1章 概述 | 第1-11页 |
| 1．1 引言 | 第7页 |
| 1．2 国内外发展现状 | 第7-9页 |
| 1．3 课题研究的意义及来源 | 第9页 |
| 1．3．1 课题研究的意义 | 第9页 |
| 1．3．2 课题研究的来源 | 第9页 |
| 1．4 主要研究内容 | 第9-11页 |
| 第2章 燃料电池发动机系统的研究 | 第11-22页 |
| 2．1 燃料电池电动汽车的组成 | 第11页 |
| 2．2 燃料电池发动机系统的组成 | 第11-21页 |
| 2．2．1 燃料电池电堆 | 第12-13页 |
| 2．2．2 氢气供给系统 | 第13-15页 |
| 2．2．3 空气供给系统 | 第15-16页 |
| 2．2．4 冷却水循环管理系统 | 第16-17页 |
| 2．2．5 报警系统 | 第17-18页 |
| 2．2．6 通讯系统 | 第18页 |
| 2．2．7 控制器 | 第18-21页 |
| 2．3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 燃料电池发动机用传感器及其测量电路研究 | 第22-38页 |
| 3．1 力学量传感器原理 | 第22-28页 |
| 3．1．1 电阻应变式传感器 | 第22-23页 |
| 3．1．2 压电式压力传感器 | 第23-25页 |
| 3．1．3 电容式传感器 | 第25-26页 |
| 3．1．4 压阻式传感器 | 第26-27页 |
| 3．1．5 压力传感器主要技术指标 | 第27-28页 |
| 3．2 温度传感器电路分析与设计 | 第28-31页 |
| 3．2．1 铂测温电阻 | 第28-29页 |
| 3．2．2 电路设计 | 第29-31页 |
| 3．3 霍尔电压、电流传感器 | 第31-36页 |
| 3．3．1 霍尔元件的原理 | 第31-32页 |
| 3．3．2 霍尔元件的特性 | 第32-33页 |
| 3．3．3 霍尔元件的基本应用电路 | 第33-35页 |
| 3．3．4 霍尔元件的实际应用电路 | 第35-36页 |
| 3．4 传感器的冗余及信号融合 | 第36-37页 |
| 3．5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 多传感器信息融合与神经网络技术 | 第38-51页 |
| 4．1 数据融合技术的起源及发展状况 | 第38页 |
| 4．2 数据融合的基本原理 | 第38-39页 |
| 4．3 数据融合的定义 | 第39-40页 |
| 4．4 数据融合的级别 | 第40页 |
| 4．5 数据融合的结构形式 | 第40-41页 |
| 4．6 神经网络技术在多传感器信息融合中的优势 | 第41-43页 |
| 4．7 人工神经网络原理 | 第43页 |
| 4．8 人工神经元模型 | 第43-44页 |
| 4．9 神经网络的拓扑结构 | 第44-45页 |
| 4．10 神经网络的学习方式 | 第45-46页 |
| 4．11 BP网络 | 第46-50页 |
| 4．11．1 BP人工神经网络 | 第46页 |
| 4．11．2 BP网络结构 | 第46-47页 |
| 4．11．3 BP网络参数 | 第47-48页 |
| 4．11．4 BP网络算法的数学描述 | 第48-50页 |
| 4．12 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 信息融合在传感器数据容错中的应用 | 第51-56页 |
| 5．1 基于神经网络的传感器容错控制系统的基本结构 | 第51-54页 |
| 5．1．1 融合单元 | 第51-52页 |
| 5．1．2 预测单元 | 第52-53页 |
| 5．1．3 决策单元 | 第53-54页 |
| 5．2 仿真研究 | 第54-55页 |
| 5．3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 全文总结 | 第56-58页 |
| 6．1 总结 | 第56页 |
| 6．2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |