| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| ·概述 | 第11-12页 |
| ·Multi-Agent 的概念及特征 | 第12-15页 |
| ·Agent 模型 | 第12-14页 |
| ·Agent 的形式化描述 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-21页 |
| ·复杂系统故障诊断研究现状 | 第15-19页 |
| ·人工免疫系统理论研究现状 | 第19-21页 |
| ·课题背景及论文结构 | 第21-22页 |
| ·课题背景及技术路线 | 第21页 |
| ·论文结构 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 2 免疫学基础及其在故障诊断中的应用 | 第23-31页 |
| ·面向故障诊断的免疫学 | 第23-28页 |
| ·基本概念 | 第23-24页 |
| ·自适应免疫应答 | 第24-25页 |
| ·免疫识别的特异性 | 第25-26页 |
| ·独特型免疫网络 | 第26-27页 |
| ·免疫反应的简化数学描述 | 第27-28页 |
| ·免疫机理与智能故障诊断 | 第28-29页 |
| ·基于免疫机理的智能故障诊断系统的目标 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于免疫机理的多 Agent 故障诊断模型设计 | 第31-53页 |
| ·复杂系统故障建模 | 第31-35页 |
| ·系统模型 | 第31-32页 |
| ·故障模式 | 第32-33页 |
| ·基于故障模式的诊断描述 | 第33-34页 |
| ·故障传播分析 | 第34-35页 |
| ·基于免疫机理的多Agent 故障诊断模型的特点 | 第35-36页 |
| ·诊断模型设计 | 第36-42页 |
| ·模型组成 | 第36-37页 |
| ·模型的工作流程 | 第37-38页 |
| ·功能智能体的构造 | 第38-42页 |
| ·基于免疫机理的故障诊断器 | 第42-46页 |
| ·诊断器原理 | 第42页 |
| ·诊断器的结构框架 | 第42-44页 |
| ·诊断器的演化 | 第44-45页 |
| ·诊断器的特性 | 第45-46页 |
| ·诊断个体的知识获取 | 第46-51页 |
| ·知识获取模型 | 第47页 |
| ·算法及其应用 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 4 SGE-III 励磁装置故障诊断系统 | 第53-73页 |
| ·应用背景 | 第53-56页 |
| ·励磁系统的结构 | 第53-54页 |
| ·励磁系统的状态检测和诊断现状 | 第54-55页 |
| ·可行的解决方案 | 第55-56页 |
| ·励磁诊断系统的分析和总体设计 | 第56-67页 |
| ·系统的设计思想 | 第56-58页 |
| ·励磁诊断系统中的构件 | 第58-60页 |
| ·励磁诊断系统中的故障类别及其诊断分析 | 第60-63页 |
| ·励磁诊断系统中的监测信号分析 | 第63-67页 |
| ·励磁诊断系统的软硬件设计 | 第67-71页 |
| ·励磁诊断系统的硬件设计 | 第67-68页 |
| ·励磁诊断系统的软件设计 | 第68-71页 |
| ·励磁诊断系统产品简介 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 5 故障预测理论的初步研究 | 第73-79页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·基于协同机制的多Agent 预测模型 | 第73-77页 |
| ·协同信任度的计算模型 | 第73-74页 |
| ·基于协同机制的预测流程 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 6 结论与工作展望 | 第79-81页 |
| ·全文工作总结 | 第79页 |
| ·进一步工作展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 附录 | 第89-90页 |
| 独创性声明 | 第90页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第90页 |