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真空灭弧室真空寿命预测专家系统

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-14页
 §1-1 课题研究背景及意义第8-9页
 §1-2 真空灭弧室第9-11页
  §1-2-1 真空灭弧室结构第9-10页
  §1-2-2 影响灭弧室真空度因素第10-11页
 §1-3 真空灭弧室真空寿命第11-12页
 §1-4 真空度智能检测第12-13页
 §1-5 课题研究内容第13-14页
第二章 真空灭弧室真空度测量第14-21页
 §2-1 脉冲磁控放电法第14-16页
  §2-1-1 脉冲磁控放电法原理第14-15页
  §2-1-2 改进的脉冲磁控放电法第15-16页
 §2-2 内置冷阴极规管法第16-18页
  §2-2-1 内置冷阴极规管法测量原理第16-17页
  §2-2-2 冷阴极规管法测量电路与校准曲线第17-18页
 §2-3 两种测量方法的综合分析第18-19页
 §2-4 真空度自校准曲线第19-20页
  §2-4-1 真空度自校准曲线方法的提出第19页
  §2-4-2 自校准曲线的实现第19-20页
 §2-5 本章小结第20-21页
第三章 专家系统第21-26页
 §3-1 专家系统定义与应用第21页
 §3-2 专家系统结构第21-22页
  §3-2-1 专家系统推理机第22页
  §3-2-2 专家系统知识库第22页
 §3-3 专家系统开发工具 Visual Prolog第22-25页
  §3-3-1 Visual Prolog 介绍第22页
  §3-3-2 集成开发环境 IDE第22-23页
  §3-3-3 Visual Prolog 特点第23-24页
  §3-3-4 Prolog 语言特点与基本结构第24-25页
 §3-4 本章小结第25-26页
第四章 神经网络 BP 算法在专家系统中的实现第26-35页
 §4-1 BP 神经网络第26-27页
  §4-1-1 BP 神经网络特点第26-27页
  §4-1-2 BP 神经网络模型第27页
 §4-2 BP 神经网络数据融合第27-32页
  §4-2-1 快速神经网络开发包(FANN)第28页
  §4-2-2 BP 神经网络真空度数据融合模型第28-30页
  §4-2-3 Matlab 仿真第30-32页
 §4-3 BP 神经网络在 Visual Prolog 中的实现第32-34页
  §4-3-1 使用 Prolog 创建神经网络对象第32-33页
  §4-3-2 基于 Visual Prolog 的 BP 神经网络第33-34页
 §4-4 本章小结第34-35页
第五章 真空寿命预测专家系统设计第35-44页
 §5-1 真空寿命预测专家系统结构第35-37页
  §5-1-1 功能设计第35-36页
  §5-1-2 结构分析第36-37页
 §5-2 专家系统推理机第37-39页
  §5-2-1 推理机制第38-39页
  §5-2-2 规则代码第39页
 §5-3 知识库第39-41页
  §5-3-1 知识库结构第39-40页
  §5-3-2 功能模块的实现第40-41页
 §5-4 真空灭弧室真空寿命计算第41-43页
 §5-5 本章小结第43-44页
第六章 结论与展望第44-45页
参考文献第45-48页
致谢第48-49页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第49页

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