| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 Wiener 核的测量及智能诊断研究 | 第16-27页 |
| ·Wiener 级数描述非线性模拟电路 | 第16-17页 |
| ·非线性电路 Wiener 核的获取方法 | 第17-21页 |
| ·直接获取 Wiener 核的方法 | 第17-19页 |
| ·间接获取 Wiener 核的方法 | 第19-21页 |
| ·基于 Wiener 核和神经网络智能故障诊断研究 | 第21-26页 |
| ·BP 算法神经网络原理 | 第21-22页 |
| ·BP 神经网络算法设计 | 第22-24页 |
| ·基于 wiener 核的智能诊断原理 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 粒子群模拟退火算法优化 | 第27-41页 |
| ·粒子群算法原理及改进 | 第27-31页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第27-29页 |
| ·粒子群算法改进 | 第29-30页 |
| ·粒子群算法流程 | 第30-31页 |
| ·模拟退火算法原理及改进 | 第31-34页 |
| ·模拟退火算法基本原理 | 第31-32页 |
| ·模拟退火算法改进 | 第32页 |
| ·模拟退火算法流程 | 第32-34页 |
| ·粒子群模拟退火混合优化算法 | 第34-36页 |
| ·粒子群模拟退火改进算法原理 | 第34-35页 |
| ·IPSSAO 算法流程 | 第35-36页 |
| ·粒子群模拟退火混合优化算法验证 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 wiener 核特征选择和提取 | 第41-48页 |
| ·粒子群模拟退火算法的特征选择和提取 | 第41-42页 |
| ·Wiener 核的特征的选择和提取 | 第42-44页 |
| ·Wiener 核特征选择实例 | 第44-45页 |
| ·基于 wiener 故障特征提取实例 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 故障诊断系统设计 | 第48-60页 |
| ·非线性模拟电路故障诊断的基本原理 | 第48-50页 |
| ·主控制器及最小系统单元 | 第50-51页 |
| ·数据采集模块 | 第51-53页 |
| ·数据存储模块 | 第53-54页 |
| ·数据通信模块 | 第54页 |
| ·故障诊断系统的软件设计 | 第54-57页 |
| ·上位机界面(HMI)设计 | 第54-55页 |
| ·上位机软件流程设计 | 第55-57页 |
| ·故障诊断实例 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |