列车制动故障诊断专家系统关键技术研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·故障诊断系统体系结构的研究现状 | 第10-11页 |
| ·故障状态监测技术的研究现状 | 第11页 |
| ·智能故障诊断方法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作与结构 | 第12-13页 |
| 第二章 列车制动智能故障诊断系统总体介绍 | 第13-23页 |
| ·故障诊断技术概述 | 第13-14页 |
| ·列车制动结构及其故障分析 | 第14-18页 |
| ·列车制动系统结构及其工作原理 | 第14-15页 |
| ·列车制动故障分析 | 第15-16页 |
| ·列车制动故障状态信息获取技术 | 第16-18页 |
| ·列车制动故障诊断系统的网络结构 | 第18-22页 |
| ·分布式系统理论介绍 | 第18-19页 |
| ·分布式列车制动故障诊断系统设计策略 | 第19-21页 |
| ·本地列车制动故障诊断系统结构 | 第21页 |
| ·分布式列车制动故障诊断系统网络结构 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 列车制动故障诊断专家系统的诊断机制 | 第23-39页 |
| ·专家系统总体结构设计 | 第23-25页 |
| ·面向对象的知识表示介绍 | 第25-26页 |
| ·面向对象的知识表示概述 | 第25页 |
| ·面向对象的知识表示基本结构 | 第25-26页 |
| ·基于精确知识的列车制动故障诊断机制 | 第26-29页 |
| ·列车制动故障诊断知识库的组成 | 第26-28页 |
| ·基于精确知识的列车制动故障诊断推理 | 第28-29页 |
| ·基于神经网络的列车制动故障诊断机制 | 第29-35页 |
| ·神经网络的诊断原理 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络的介绍 | 第30-33页 |
| ·BP神经网络的建立与训练 | 第33-35页 |
| ·基于两种推理方式的专家系统协调诊断机制 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 列车制动故障诊断专家系统开发设计 | 第39-52页 |
| ·系统软件开发平台 | 第39-41页 |
| ·系统软件开发环境 | 第39页 |
| ·系统软件开发技术 | 第39-40页 |
| ·系统软件开发工具 | 第40-41页 |
| ·列车制动故障诊断专家系统总体设计 | 第41-43页 |
| ·功能要求 | 第41页 |
| ·系统功能模块设计 | 第41页 |
| ·系统工作流程 | 第41-43页 |
| ·列车制动故障诊断专家系统的设计 | 第43-51页 |
| ·数据库设计 | 第43-45页 |
| ·数据库访问技术 | 第45-49页 |
| ·系统界面设计 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-53页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
