| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题的来源和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 故障诊断技术的发展 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 CFM56-5B燃油系统概述 | 第16-28页 |
| 2.1 CFM56-5B简介 | 第16页 |
| 2.2 CFM56-5B燃油系统简介 | 第16-18页 |
| 2.2.1 发动机燃油系统的作用 | 第16-17页 |
| 2.2.2 发动机燃油系统基本运行原理 | 第17-18页 |
| 2.3 发动机燃油系统主要结构及部件 | 第18-26页 |
| 2.3.1 发动机燃油系统结构 | 第18-19页 |
| 2.3.2 燃油泵组件 | 第19-20页 |
| 2.3.3 燃油泵的运行 | 第20-21页 |
| 2.3.4 热交换器 | 第21-23页 |
| 2.3.5 燃油计量与控制系统 | 第23-26页 |
| 2.4 CFM56-5B燃油系统常见故障 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 贝叶斯网络（BN）故障诊断方法 | 第28-41页 |
| 3.1 BN简介 | 第28页 |
| 3.2 概率论基础 | 第28-34页 |
| 3.2.1 概率函数和概率空间 | 第28-29页 |
| 3.2.2 先验概率和后验概率 | 第29页 |
| 3.2.3 随机变量与联合概率分布 | 第29-30页 |
| 3.2.4 条件概率与独立性 | 第30-31页 |
| 3.2.5 链式规则与贝叶斯准则 | 第31-33页 |
| 3.2.6 概率推理 | 第33-34页 |
| 3.3 BN诊断方法 | 第34-40页 |
| 3.3.1 图模型 | 第34页 |
| 3.3.2 BN基础理论 | 第34-36页 |
| 3.3.3 BN模型 | 第36页 |
| 3.3.4 BN应用于燃油系统诊断 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 诊断代价函数 | 第41-48页 |
| 4.1 修正熵权法模型 | 第41-43页 |
| 4.1.1 属性指标规范化 | 第42页 |
| 4.1.2 相关指标的熵值 | 第42页 |
| 4.1.3 熵权值 | 第42-43页 |
| 4.1.4 修正熵权法 | 第43页 |
| 4.2 诊断代价函数模型 | 第43-47页 |
| 4.2.1 安全性指标 | 第44-45页 |
| 4.2.2 经济性指标 | 第45-47页 |
| 4.3 整体诊断代价函数 | 第47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于BN的诊断决策应用 | 第48-64页 |
| 5.1 发动机燃油系统特定故障的BN网络拓扑结构的构建 | 第48-53页 |
| 5.1.1 发动机燃油系统特定故障的BN网络拓扑结构 | 第49-50页 |
| 5.1.2 概率数据的计算与赋值 | 第50-53页 |
| 5.2 故障指标的修正熵权值计算 | 第53-54页 |
| 5.3 诊断代价指标的量化与规范化 | 第54-57页 |
| 5.4 基于BN的诊断决策 | 第57-58页 |
| 5.5 基于TOPSIS方法的诊断决策综合评价 | 第58-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |