| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·基于数据的故障诊断方法发展现状 | 第10-14页 |
| ·基于数据的故障诊断方法的分类 | 第10页 |
| ·基于数据的故障诊断方法的研究及发展 | 第10-14页 |
| ·基于知识的故障诊断方法发展现状 | 第14-16页 |
| ·基于知识的故障诊断方法的分类 | 第14页 |
| ·基于知识的故障诊断方法的研究及发展 | 第14-16页 |
| ·数据和知识的融合方法的提出 | 第16-18页 |
| ·数据和知识的融合方法提出的背景 | 第16页 |
| ·数据和知识的融合方法 | 第16-17页 |
| ·神经网络和专家系统融合故障诊断模型 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| 第2章 GRNN 神经网络的研究与应用 | 第19-34页 |
| ·GRNN | 第19-22页 |
| ·GRNN 网络模型 | 第19-21页 |
| ·GRNN 网络的工作原理 | 第21页 |
| ·GRNN 网络设计 | 第21-22页 |
| ·GRNN 应用于某卫星电源分系统故障诊断 | 第22-33页 |
| ·某卫星电源分系统工作原理简介 | 第22-23页 |
| ·GRNN 网络应用于某卫星电源分系统故障诊断的仿真分析 | 第23-30页 |
| ·GRNN 与 BP 神经网络在故障诊断应用中的对比 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 SOM 神经网络的研究与应用 | 第34-44页 |
| ·SOM 神经网络 | 第34-37页 |
| ·SOM 神经网络模型 | 第34-35页 |
| ·SOM 神经网络工作原理 | 第35-36页 |
| ·SOM 神经网络设计 | 第36-37页 |
| ·SOM 应用于卫星电源分系统故障诊断 | 第37-43页 |
| ·SOM 应用于卫星电源分系统故障诊断的仿真分析 | 第37-41页 |
| ·SOM 与 BP 神经网络在故障诊断应用中的对比 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 分层神经网络设计 | 第44-62页 |
| ·分层神经网络诊断系统 | 第44-47页 |
| ·诊断系统结构 | 第44-46页 |
| ·诊断系统操作算法 | 第46-47页 |
| ·复杂系统诊断分析方法 | 第47-51页 |
| ·主元分析法 | 第48-51页 |
| ·分层建模 | 第51页 |
| ·分层神经网络在故障诊断中的应用 | 第51-61页 |
| ·姿态控制分系统工作原理简介 | 第52-53页 |
| ·测控分系统工作原理简介 | 第53-55页 |
| ·分层神经网络应用于卫星系统故障诊断 | 第55-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 专家系统与分层神经网络融合的故障诊断 | 第62-73页 |
| ·系统总体介绍 | 第62-63页 |
| ·系统结构 | 第62页 |
| ·开发工具选择 | 第62-63页 |
| ·系统开发环境 | 第63页 |
| ·系统的开发设计 | 第63-68页 |
| ·故障数据仿真系统 | 第63-64页 |
| ·故障监测系统 | 第64-66页 |
| ·融合诊断系统开发设计 | 第66-68页 |
| ·融合诊断系统的实现 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
