| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·课题的提出 | 第8页 |
| ·选题意义 | 第8-9页 |
| ·国内外柴油机故障诊断研究现状及发展趋势 | 第9-13页 |
| ·国内外柴油机故障诊断研究现状 | 第9-12页 |
| ·柴油机故障诊断技术的特点及趋势 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 故障诊断技术 | 第14-21页 |
| ·故障定义及分类 | 第14-15页 |
| ·故障诊断定义 | 第15页 |
| ·故障诊断研究的主要内容 | 第15-17页 |
| ·故障诊断类型 | 第17页 |
| ·故障诊断方法 | 第17-19页 |
| ·故障诊断的过程 | 第19-21页 |
| 第三章 坦克柴油机燃油供给系统典型故障特征参数提取 | 第21-40页 |
| ·坦克柴油机燃油供给系统工作原理 | 第21-23页 |
| ·坦克柴油机燃油供给系统简介 | 第21-22页 |
| ·燃油喷射过程 | 第22-23页 |
| ·柴油机燃油供给系统典型故障机理分析 | 第23-26页 |
| ·柴油机燃油供给系统典型故障的压力波动分析 | 第26-30页 |
| ·故障特征参数的提取 | 第30-40页 |
| ·幅域特征参数 | 第31-33页 |
| ·频域特征参数 | 第33-34页 |
| ·特征参数的评价指标 | 第34-35页 |
| ·特征参数的评价方法 | 第35-37页 |
| ·柴油机燃油供给系统压力波特征参数的优选 | 第37-40页 |
| 第四章 基于神经网络的柴油机燃油供给系统故障诊断 | 第40-60页 |
| ·神经网络基础 | 第41-45页 |
| ·生物神经元 | 第41-42页 |
| ·人工神经元 | 第42-43页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第43-44页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络及其算法 | 第45-54页 |
| ·BP神经网络及其标准算法 | 第45-48页 |
| ·改进的BP网络算法 | 第48-50页 |
| ·LMBP算法 | 第50-54页 |
| ·BP神经网络的LABVIEW实现 | 第54-58页 |
| ·基于BP神经网络的燃油供给系故障诊断 | 第58-60页 |
| 第五章 基于虚拟仪器的燃油供给系统故障诊断系统开发 | 第60-77页 |
| ·虚拟仪器概述 | 第60-61页 |
| ·虚拟仪器的构成 | 第61-63页 |
| ·虚拟仪器的硬件系统 | 第62页 |
| ·虚拟仪器的软件系统 | 第62-63页 |
| ·燃油供给系故障诊断仪系统硬件设计 | 第63-68页 |
| ·系统功能要求 | 第63页 |
| ·系统技术方案 | 第63-64页 |
| ·系统硬件设计 | 第64-68页 |
| ·燃油供给系故障诊断仪系统软件设计 | 第68-75页 |
| ·选择LabVIEW开发平台 | 第68-69页 |
| ·系统软件结构 | 第69-71页 |
| ·系统软件设计 | 第71-75页 |
| ·故障诊断实例 | 第75-77页 |
| 第六章 全文总结 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 西北工业大学业学位论文知识产权声明书 | 第85页 |
| 西北工业大学学位论文原创性声明 | 第85页 |