| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-15页 |
| 1．1 油液监控技术综述 | 第8-11页 |
| 1．1．1 船舶油液监控技术 | 第8-9页 |
| 1．1．2 船舶油液监控技术发展现状及趋势 | 第9-11页 |
| 1．2 问题的提出与本文的主要内容 | 第11-15页 |
| 1．2．1 问题的提出 | 第11-12页 |
| 1．2．2 本文工作的基础条件 | 第12页 |
| 1．2．3 本文的主要内容 | 第12-15页 |
| 第2章 远程轮机油液监控智能诊断专家系统总体设计 | 第15-20页 |
| 2．1 远程油液监控诊断专家系统的系统模型 | 第15-16页 |
| 2．2 远程油液监控诊断专家系统的总体框架 | 第16-20页 |
| 第3章 油液监控诊断专家系统的远程访问功能设计 | 第20-25页 |
| 3．1 网络系统客户端功能部分的设计 | 第20-22页 |
| 3．2 网络系统客户端功能部分的关键技术 | 第22-25页 |
| 第4章 油液监控诊断专家系统中知识库的建立 | 第25-39页 |
| 4．1 常规理化分析 | 第25-28页 |
| 4．1．1 常规理化分析指标 | 第25-26页 |
| 4．1．2 常规理化分析模型 | 第26-28页 |
| 4．2 光谱分析 | 第28-32页 |
| 4．2．1 光谱分析指标 | 第28页 |
| 4．2．2 光谱分析模型 | 第28-32页 |
| 4．3 铁谱分析 | 第32-35页 |
| 4．3．1 铁谱分析指标 | 第32-33页 |
| 4．3．2 铁谱分析模型 | 第33-35页 |
| 4．4 颗粒计数分析 | 第35-36页 |
| 4．4．1 颗粒计数分析指标 | 第35-36页 |
| 4．4．2 颗粒计数分析模型 | 第36页 |
| 4．5 建立油液诊断专家系统知识库 | 第36-39页 |
| 4．5．1 量词及其值 | 第37-38页 |
| 4．5．2 变量及其值 | 第38-39页 |
| 第5章 油液监控诊断专家系统建模数学描述及实现 | 第39-71页 |
| 5．1 采用模糊理论和神经网络预测船舶动力装置的磨损趋势 | 第39-41页 |
| 5．2 基于模糊推理与神经网络协作的诊断专家系统 | 第41-50页 |
| 5．2．1 诊断对象的混沌特性处理总体模型 | 第41-43页 |
| 5．2．2 使用神经网络与模糊推理协作系统 | 第43-46页 |
| 5．2．3 系统各部分基本流程 | 第46-48页 |
| 5．2．4 系统诊断部分的基本功能和结构 | 第48-50页 |
| 5．3 轮机油液监控智能诊断专家系统的学习系统 | 第50-54页 |
| 5．3．1 学习系统的无导师学习算法 | 第50-51页 |
| 5．3．2 无完整知识的运行状态统计决策规则的讨论 | 第51-52页 |
| 5．3．3 学习系统与解释器解释的非模糊化 | 第52-54页 |
| 5．4 轮机油液监控智能诊断专家系统的推理机的实现 | 第54-64页 |
| 5．4．1 系统的逻辑推理机制 | 第55页 |
| 5．4．2 使用模糊神经网络匹配器推理 | 第55-60页 |
| 5．4．3 神经网络中的信息融合 | 第60-61页 |
| 5．4．4 神经网络中对不确定性处理的方法 | 第61-64页 |
| 5．5 采用面向对象技术实现智能诊断专家系统 | 第64-71页 |
| 5．5．1 面向对象设计的几个基本概念 | 第65-66页 |
| 5．5．2 面向对象思想特征和用于诊断系统的适宜性分析 | 第66页 |
| 5．5．3 面向对象的知识库对象化结构 | 第66-67页 |
| 5．5．4 油液诊断系统所建立的诊断对象 | 第67-68页 |
| 5．5．5 服务器端诊断内核平台的建立 | 第68-71页 |
| 第6章 油液监控智能诊断专家系统的数据管理设计 | 第71-78页 |
| 6．1 油液监控专家系统数据管理功能设计 | 第71-73页 |
| 6．2 油液监控专家系统数据库表结构设计 | 第73-77页 |
| 6．3 服务器端数据管理平台的建立 | 第77-78页 |
| 第7章 轮机油液监控智能诊断专家系统性能的评价 | 第78-89页 |
| 7．1 油液监控专家系统诊断的性能评价方法 | 第78-80页 |
| 7．2 油液监控专家系统诊断的具体实例 | 第80-85页 |
| 7．3 油液监控专家系统的安全性 | 第85-87页 |
| 7．4 油液监控专家系统的可维护性 | 第87-88页 |
| 7．5 油液监控专家系统的可扩展性和移植性 | 第88-89页 |
| 第8章 结论和展望 | 第89-92页 |
| 8．1 结论 | 第89-90页 |
| 8．2 展望 | 第90-92页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-99页 |
| 附录 | 第99-103页 |
