自行火炮故障智能诊断与预测系统设计
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-9页 |
1 绪论 | 第9-14页 |
·选题的科学意义和应用前景 | 第9-10页 |
·国内外研究与发展现状 | 第10-12页 |
·故障诊断技术 | 第10-11页 |
·故障预测技术 | 第11-12页 |
·论文的主要工作 | 第12-14页 |
2 自行火炮故障分析 | 第14-28页 |
·某型自行火炮系统组成 | 第14-16页 |
·自行火炮故障统计分析 | 第16-17页 |
·故障模式与后果分析 | 第17-27页 |
·收集数据、信息 | 第18-19页 |
·构造故障逻辑关系图(亦称可靠性框图) | 第19页 |
·列出所有可能发生的故障模式并分析故障机理 | 第19页 |
·综合评定故障后果 | 第19页 |
·研究故障检测与诊断方法 | 第19页 |
·采取可能的预防措施 | 第19页 |
·输出分析结果 | 第19-27页 |
·本章小结 | 第27-28页 |
3 故障诊断与预测系统的总体设计 | 第28-34页 |
·引言 | 第28页 |
·故障诊断与预测系统的设计原则 | 第28-29页 |
·指导思想 | 第28-29页 |
·设计原则 | 第29页 |
·智能故障诊断与预测系统总体方案 | 第29-33页 |
·系统总体结构 | 第30-31页 |
·系统总体构成 | 第31页 |
·故障诊断与预测的推理方法 | 第31-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
4 自行火炮系统故障诊断方法的应用研究 | 第34-53页 |
·故障诊断的基本方法 | 第34-35页 |
·基于数学模型的方法 | 第34页 |
·基于信号处理的方法 | 第34页 |
·基于人工智能的故障诊断方法 | 第34-35页 |
·自行火炮系统故障特点 | 第35页 |
·自行火炮系统故障特征信号的检测与采集 | 第35-36页 |
·自行火炮故障诊断技术和方法的确定 | 第36-52页 |
·模糊逻辑诊断技术 | 第36-46页 |
·模糊理论的定义 | 第36-37页 |
·故障诊断中的模糊性 | 第37页 |
·模糊逻辑诊断原理 | 第37-39页 |
·模糊诊断矩阵的建立 | 第39-41页 |
·系统模糊诊断功能的实现 | 第41-43页 |
·应用示例 | 第43-46页 |
·人工神经网络诊断方法 | 第46-49页 |
·人工神经网络的基本原理 | 第46-47页 |
·多层前向神经网络模型及BP算法 | 第47-48页 |
·应用BP神经网络的自行火炮诊断 | 第48-49页 |
·专家系统诊断方法 | 第49-52页 |
·专家系统的基本原理 | 第49-50页 |
·应用专家系统的自行火炮诊断 | 第50-52页 |
·故障模式的处理措施和需要的人力及时间 | 第52页 |
·本章小结 | 第52-53页 |
5 基于可靠性的故障预测模型 | 第53-61页 |
·引言 | 第53-54页 |
·预知维修 | 第53页 |
·故障预测技术 | 第53-54页 |
·可靠性工程的理论与方法 | 第54-58页 |
·可靠性技术基础 | 第54页 |
·故障规律的数学描述 | 第54-55页 |
·通用的故障分布函数 | 第55-57页 |
·自行火炮的故障间隔分布函数的确定 | 第57-58页 |
·故障预测模型的建立 | 第58-59页 |
·故障预测模型的建立 | 第58页 |
·故障预测模块的输入 | 第58-59页 |
·故障预测模块的输出 | 第59页 |
·预知维修模块的设计 | 第59-60页 |
·应用示例 | 第60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
6 自行火炮故障诊断与预测系统的开发与验证 | 第61-71页 |
·系统的开发过程 | 第61-62页 |
·系统的操作使用 | 第62-63页 |
·自行火炮基本信息的获取 | 第62页 |
·当前自行火炮状况的描述(即故障征兆、故障现象) | 第62页 |
·故障诊断报告的生成 | 第62页 |
·生成维修方案 | 第62-63页 |
·预测任务的描述 | 第63页 |
·故障预测报告的生成 | 第63页 |
·生成预测结果的维修方案 | 第63页 |
·系统维护 | 第63页 |
·实例验证 | 第63-70页 |
·故障诊断过程 | 第63-67页 |
·故障预测过程 | 第67-69页 |
·系统维护 | 第69-70页 |
·本章小结 | 第70-71页 |
7 结束语 | 第71-73页 |
·工作总结 | 第71-72页 |
·下一步工作 | 第72-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |