| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·课题研究目的与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第9-12页 |
| ·故障诊断技术的研究现状与发展趋势 | 第9-11页 |
| ·燃料电池发动机故障诊断的研究现状与发展趋势 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 燃料电池发动机的故障分析与研究 | 第14-27页 |
| ·故障诊断的主要方法 | 第14-17页 |
| ·基于解析模型的故障诊断方法 | 第14页 |
| ·基于信号处理的故障诊断方法 | 第14-15页 |
| ·基于知识的故障诊断方法 | 第15-17页 |
| ·燃料电池发动机系统组成 | 第17-18页 |
| ·燃料电池发动机的运行参数对输出性能的影响 | 第18页 |
| ·燃料电池发动机的故障分析 | 第18-21页 |
| ·传感器的故障分析 | 第19页 |
| ·执行器的故障分析 | 第19-20页 |
| ·线路的故障分析 | 第20页 |
| ·燃料电池堆的故障分析 | 第20-21页 |
| ·控制器的故障分析 | 第21页 |
| ·误用故障分析 | 第21页 |
| ·燃料电池发动机的故障征兆及其技术特征 | 第21-26页 |
| ·燃料电池发动机典型故障的结构征兆 | 第22-24页 |
| ·典型故障征兆的技术特征描述 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于故障树的燃料电池发动机故障诊断研究 | 第27-48页 |
| ·故障树分析法 | 第27-29页 |
| ·故障树的基本概念和构建 | 第27-28页 |
| ·故障树的定性分析 | 第28页 |
| ·故障树的定量分析 | 第28-29页 |
| ·燃料电池发动机的故障树构建与定性分析 | 第29-43页 |
| ·自检失败的故障树模型 | 第29-31页 |
| ·启动困难的故障树模型 | 第31-32页 |
| ·动力不足的故障树模型 | 第32-34页 |
| ·电堆失效的故障树模型 | 第34-36页 |
| ·氢气泄露的故障树模型 | 第36-38页 |
| ·发动机失控的故障树模型 | 第38-40页 |
| ·自关机的故障树模型 | 第40-42页 |
| ·其它故障的故障树模型 | 第42-43页 |
| ·燃料电池发动机故障树模型的定量分析 | 第43-47页 |
| ·电堆失效故障树模型的定量分析 | 第45-46页 |
| ·氢气泄露故障树模型的定量分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于模糊神经网络的燃料电池发动机故障诊断研究 | 第48-63页 |
| ·模糊神经网络的理论基础 | 第48-51页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第48-49页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第49-51页 |
| ·数据检测和样本采集 | 第51-52页 |
| ·常见故障征兆集与原因 | 第52-53页 |
| ·燃料电池发动机的模糊神经网络故障诊断模型 | 第53-62页 |
| ·输入变量模糊化 | 第53-56页 |
| ·模糊神经网络的建立与训练 | 第56-60页 |
| ·模糊神经网络故障诊断模型的测试与验证 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 全文总结及展望 | 第63-65页 |
| ·全文工作总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |