首页--航空、航天论文--航空论文--航空制造工艺论文--航空发动机制造论文--故障分析及排除论文

神经网络规则提取及其在转子故障诊断中的应用研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-15页
第一章 绪论第15-21页
   ·航空发动机故障诊断现状第15-16页
   ·知识获取在在航空发动机故障智能诊断中的意义第16-17页
   ·神经网络专家系统的应用现状第17-18页
   ·神经网络规则提取研究现状第18-19页
     ·基于结构分析的方法第18-19页
     ·基于功能分析的方法第19页
   ·本文主要研究内容第19-21页
第二章 神经网络专家系统原理第21-34页
   ·专家系统起源、发展与现状第21页
   ·基于规则的专家系统第21-22页
   ·神经网络专家系统原理第22-31页
     ·神经网络专家系统优点第22-24页
     ·人工神经网络的拓扑结构及学习规则第24-27页
       ·生物神经元与人工神经元模型第24-25页
       ·人工神经元模型第25-26页
       ·人工神经网络的拓扑结构第26-27页
       ·人工神经网络的学习规则第27页
     ·多层前向神经网络模型及BP 算法第27-31页
       ·BP 网络及BP 算法第27-30页
       ·BP 网络及BP 算法的缺陷及解决方法第30-31页
   ·神经网络智能诊断专家系统诊断流程第31-34页
     ·数据预处理第31页
     ·神经网络诊断模型设计第31-32页
     ·神经网络泛化能力测试第32-34页
第三章 神经网络规则提取方法第34-39页
   ·神经网络规则提取的意义第34页
   ·神经网络规则提取技术的研究现状第34-39页
     ·基于结构分析法的规则提取技术第35-37页
     ·基于功能分析法的规则提取技术第37-39页
第四章 一种基于功能性分析的神经网络规则提取新方法第39-64页
   ·特征排序与选取第39-41页
     ·平均值方差法第39-40页
     ·熵法第40-41页
   ·连续属性离散第41-45页
   ·训练样本产生第45页
   ·神经网络训练第45-50页
     ·结构风险最小原则第45-47页
     ·实现结构风险最小化思想的结构自适应神经网络模型第47-48页
     ·神经网络识别第48-49页
     ·结构自适应神经网络分类验证第49-50页
   ·示例样本产生第50-51页
   ·规则提取第51-55页
     ·基本概念第51-52页
     ·分层穷举式规则提取方法第52-53页
     ·规则提取方法验证第53-55页
       ·模拟数据验证第53-54页
       ·UCI 数据验证第54-55页
   ·神经网络规则提取流程第55-56页
   ·神经网络规则提取方法验证第56-64页
     ·IRIS(鸢尾花)数据第56-60页
     ·人群分类数据第60-64页
第五章 神经网络规则提取在转子故障诊断中的应用研究第64-83页
   ·航空发动机转子部件常见故障及特征分析第64-68页
     ·概述第64页
     ·转子系统振动故障机理及特征分析第64-68页
       ·转子不平衡第64-66页
       ·转子不对中第66页
       ·转静碰摩第66-67页
       ·油膜涡动及油膜振荡第67-68页
   ·航空发动机转子部件常见故障实验第68-76页
     ·ZL-3 多功能转子故障模拟实验台实验第68-73页
       ·实验台及测试系统简介第68-69页
       ·转子故障的实验第69-73页
     ·航空发动机转子实验器第73-76页
       ·航空发动机转子实验器第73-74页
       ·航空发动机转子实验器振动测试系统第74-75页
       ·航空发动机转子实验器碰摩故障实验第75-76页
   ·从转子故障样本数据中提取诊断规则第76-83页
     ·从ZL-3 多功能转子故障模拟实验台的模拟故障样本中获取的诊断知识第76-79页
     ·航空发动机转子实验器中获取的诊断知识第79-83页
第六章 总结与展望第83-84页
参考文献第84-89页
附表1 IRIS(鸢尾花)数据第89-92页
附表2 人群分类数据第92-93页
附表3 ZL-3 多功能转子实验台模拟故障样本第93-95页
附表4 航空发动机转子实验器碰摩故障样本第95-96页
致谢第96-97页
攻读硕士期间所发表的论文第97页

论文共97页,点击 下载论文
上一篇:基于XRF技术的航空发动机油液在线监测系统研究
下一篇:军用飞机维修保障体系与维修训练模拟系统研究