基于模糊神经网络的拖拉机液压故障诊断系统软件开发与应用
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究目的 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析综述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内外发展现状总结 | 第12页 |
| 1.3 主要研究内容和方法 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第13页 |
| 1.4 技术路线 | 第13-15页 |
| 2 模糊理论与神经网络 | 第15-23页 |
| 2.1 模糊理论 | 第15-16页 |
| 2.1.1 模糊集合与隶属度函数的确定 | 第15页 |
| 2.1.2 模糊逻辑与模糊推理 | 第15-16页 |
| 2.2 模糊理论在故障诊断中的应用 | 第16-17页 |
| 2.2.1 模糊故障诊断的基本原理 | 第16页 |
| 2.2.2 模糊故障诊断方法 | 第16-17页 |
| 2.3 神经网络 | 第17-18页 |
| 2.3.1 BP网络的模型 | 第17页 |
| 2.3.2 神经网络隐含层的优化设计 | 第17-18页 |
| 2.4 神经网络在故障诊断中的应用 | 第18-21页 |
| 2.4.1 神经网络故障诊断原理 | 第18页 |
| 2.4.2 BP网络的设计 | 第18-20页 |
| 2.4.3 BP神经网络模型的仿真实验 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 3 拖拉机液压系统故障知识库的创建 | 第23-41页 |
| 3.1 拖拉机液压系统简介 | 第23页 |
| 3.2 拖拉机液压系统故障分析 | 第23-30页 |
| 3.2.1 不同型号拖拉机液压系统故障 | 第23-26页 |
| 3.2.2 拖拉机液压元件故障 | 第26-30页 |
| 3.3 拖拉机液压系统故障知识的获取 | 第30-32页 |
| 3.3.1 知识获取的方式 | 第30-31页 |
| 3.3.2 知识获取的步骤、方法及策略 | 第31-32页 |
| 3.4 拖拉机液压系统故障的知识表示 | 第32-35页 |
| 3.4.1 知识表示的重要性 | 第32-33页 |
| 3.4.2 拖拉机液压系统故障知识的表示方法 | 第33-35页 |
| 3.5 拖拉机液压系统知识库的设计和建立 | 第35-40页 |
| 3.5.1 数据库模型的选择 | 第35页 |
| 3.5.2 数据库化知识库的存储 | 第35-38页 |
| 3.5.3 拖拉机液压系统知识库的设计 | 第38-39页 |
| 3.5.4 数据库界面设计 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 故障诊断软件的设计 | 第41-55页 |
| 4.1 模糊神经网络 | 第41-44页 |
| 4.1.1 模糊神经网络的概念 | 第41页 |
| 4.1.2 模糊神经网络的模型 | 第41-44页 |
| 4.2 模糊神经网络故障诊断原理 | 第44页 |
| 4.3 模糊神经网络模型的仿真分析 | 第44-47页 |
| 4.4 系统硬件的组成 | 第47-48页 |
| 4.4.1 信号采集点选择 | 第47页 |
| 4.4.2 传感器的选取 | 第47-48页 |
| 4.5 软件的设计 | 第48-50页 |
| 4.5.1 开发工具的选择 | 第49页 |
| 4.5.2 系统的总体设计 | 第49-50页 |
| 4.6 系统软件的设计 | 第50-52页 |
| 4.6.1 软件登录界面设计 | 第50-51页 |
| 4.6.2 故障诊断界面设计 | 第51-52页 |
| 4.7 试验验证 | 第52-53页 |
| 4.7.1 试验目的 | 第52页 |
| 4.7.2 试验仪器 | 第52页 |
| 4.7.3 试验方法 | 第52-53页 |
| 4.7.4 实验结果 | 第53页 |
| 4.8 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 结论与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 附录 | 第65-69页 |
| 个人简历 | 第69页 |
