| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 民航飞机的故障诊断特点及要求 | 第11-14页 |
| 1.2.1 故障诊断概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 飞机故障来源及特点 | 第12页 |
| 1.2.3 飞机故障诊断的特点 | 第12-13页 |
| 1.2.4 民航飞机一般排故流程 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3.1 飞机智能故障诊断技术研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 神经网络应用于故障诊断的优势与不足 | 第15-16页 |
| 1.3.3 神经网络优化研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 本文的所做的工作及内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 飞机燃油系统与故障分析 | 第19-29页 |
| 2.1 飞机燃油系统概述 | 第19-20页 |
| 2.2 飞机燃油系统的部件 | 第20-21页 |
| 2.3 飞机燃油系统的子系统 | 第21-26页 |
| 2.3.1 燃油储存系统 | 第21-22页 |
| 2.3.2 压力加油系统 | 第22-23页 |
| 2.3.3 发动机供油系统 | 第23-24页 |
| 2.3.4 APU供油系统 | 第24-25页 |
| 2.3.5 抽油系统 | 第25-26页 |
| 2.3.6 燃油量指示系统 | 第26页 |
| 2.3.7 燃油温度指示系统 | 第26页 |
| 2.4 飞机燃油系统故障分析 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基本粒子群优化算法及其改进 | 第29-39页 |
| 3.1 基本粒子群优化算法 | 第30-33页 |
| 3.1.1 算法的基本原理 | 第30-31页 |
| 3.1.2 算法流程 | 第31-33页 |
| 3.2 粒子群优化算法的改进 | 第33-37页 |
| 3.2.1 惯性权重的引入 | 第33-35页 |
| 3.2.2 收缩因子的引入 | 第35页 |
| 3.2.3 扰动因子的引入 | 第35-36页 |
| 3.2.4 粒子群算法的综合改进 | 第36-37页 |
| 3.3 改进前后粒子群算法的比较 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于粒子群算法的RBF网络 | 第39-51页 |
| 4.1 径向基神经网络 | 第39-42页 |
| 4.1.1 径向基网络的结构及数学模型 | 第39-41页 |
| 4.1.2 RBF网络的参数分析 | 第41页 |
| 4.1.3 RBF神经网络的泛化能力分析 | 第41-42页 |
| 4.2 进化算法在神经网络优化中的应用 | 第42-43页 |
| 4.3 PSO算法应用于RBF神经网络的详细设计 | 第43-49页 |
| 4.3.1 粒子编码 | 第43-44页 |
| 4.3.2 减聚类算法确定网络中心个数 | 第44-45页 |
| 4.3.3 粒子群RBF网络的参数设置 | 第45-47页 |
| 4.3.4 最小二乘法确定网络权值 | 第47-48页 |
| 4.3.5 PSO算法优化RBF神经网络的流程 | 第48-49页 |
| 4.4 粒子群RBF网络的性能评价指标 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 粒子群RBF神经网络在飞机燃油系统故障诊断中的应用 | 第51-62页 |
| 5.1 飞机燃油系统故障诊断的知识来源 | 第51-52页 |
| 5.2 故障诊断的知识复合模型设计 | 第52页 |
| 5.3 飞机燃油系统故障特征向量设计 | 第52-53页 |
| 5.4 故障诊断流程框图设计 | 第53-54页 |
| 5.5 粒子群优化RBF神经网络故障诊断算法的Matlab实现 | 第54-57页 |
| 5.5.1 粒子群优化RBF神经网络的初始化 | 第54-55页 |
| 5.5.2 粒子群优化RBF神经网络的适应度值 | 第55-56页 |
| 5.5.3 粒子群优化RBF神经网络的粒子速度和位置计算 | 第56页 |
| 5.5.4 粒子群优化RBF神经网络的粒子适应度值更新 | 第56-57页 |
| 5.5.5 粒子群优化RBF神经网络的速度和位置更新 | 第57页 |
| 5.6 基于粒子群RBF网络的燃油系统故障诊断实现 | 第57-61页 |
| 5.6.1 粒子群优化RBF神经网络设计 | 第57-58页 |
| 5.6.2 RBF网络的训练及诊断结果分析 | 第58-61页 |
| 5.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
