| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-12页 |
| ·本课题的重要意义 | 第6页 |
| ·传感器故障诊断的现状及存在的问题和发展方向 | 第6-7页 |
| ·多传感器信息融合技术概况及国内外研究应用现状 | 第7-10页 |
| ·多传感器信息融合技术概况 | 第7-8页 |
| ·国内外研究应用现状 | 第8-10页 |
| ·信息融合技术在传感器故障诊断中起到的重要作用 | 第10页 |
| ·本文所做的工作 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 多传感器信息融合基础理论 | 第12-18页 |
| ·多传感器信息融合的基本原理和优点 | 第12页 |
| ·多传感器信息融合的理论算法 | 第12-14页 |
| ·估计理论 | 第12-13页 |
| ·统计理论 | 第13页 |
| ·信息论 | 第13-14页 |
| ·人工智能理论 | 第14页 |
| ·多传感器信息融合的结构框架 | 第14-16页 |
| ·多传感器信息融合技术中存在的主要问题和发展趋势 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 人工神经网络融合方法 | 第18-28页 |
| ·人工神经网络发展概况 | 第18页 |
| ·人工神经网络工作原理 | 第18-19页 |
| ·基于神经网络融合方法的优点 | 第19页 |
| ·RBF网络 | 第19-27页 |
| ·RBF网络结构 | 第20页 |
| ·RBF网络数学模型 | 第20-22页 |
| ·RBF网络函数逼近能力研究 | 第22-26页 |
| ·RBF网络的应用领域和存在问题 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于RBF网络信息融合的水位传感器故障诊断系统研究 | 第28-39页 |
| ·影响汽包水位值的各种因素分析 | 第28-29页 |
| ·水位控制系统诊断结构设计 | 第29-30页 |
| ·水位传感器的故障类型 | 第30-31页 |
| ·故障诊断策略的选取 | 第31页 |
| ·故障诊断系统仿真研究 | 第31-38页 |
| ·用MATLAB实现RBF网络的仿真 | 第31-32页 |
| ·高精度RBF网络逼近器的建立 | 第32-35页 |
| ·RBF网络逼近器性能测试 | 第35-36页 |
| ·故障仿真验证 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 结论 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 附录 | 第46-48页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第48页 |