神经网络和模糊专家系统在故障诊断中的应用
| 0 前言 | 第1-8页 |
| 1 智能故障诊断技术的发展 | 第8-12页 |
| ·系统故障及其诊断技术的发展 | 第8-10页 |
| ·系统故障的含义 | 第8页 |
| ·系统诊断的实施 | 第8-9页 |
| ·诊断理论与诊断方法简介 | 第9-10页 |
| ·故障诊断的智能化发展趋势 | 第10-12页 |
| 2 人工神经网络技术 | 第12-28页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络的结构及学习方法 | 第13-18页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第13-14页 |
| ·人工神经元传递函数的类型 | 第14-15页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第15-16页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第16-18页 |
| ·BP网络的介绍及其改进 | 第18-26页 |
| ·BP网络的介绍 | 第18-23页 |
| ·BP算法的改进 | 第23-25页 |
| ·网络应用中的几个实际问题 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络的优缺点 | 第26-28页 |
| 3 模糊推理技术与专家系统的融合 | 第28-39页 |
| ·专家系统的基本概念 | 第28-29页 |
| ·模糊理论与模糊专家系统 | 第29-37页 |
| ·模糊理论进展概况 | 第30页 |
| ·模糊理论基础 | 第30-32页 |
| ·语言变量与模糊推理 | 第32-34页 |
| ·模糊专家系统 | 第34-37页 |
| ·模糊专家系统的优缺点 | 第37-39页 |
| 4 提出的方法介绍 | 第39-42页 |
| ·两者结合的必要性 | 第39页 |
| ·两者的多种结合方式 | 第39-40页 |
| ·神经网络+模糊推理方法介绍 | 第40-42页 |
| 5 实例应用 | 第42-52页 |
| ·生产过程简介 | 第42页 |
| ·故障诊断系统建立 | 第42-49页 |
| ·回路级诊断系统建立 | 第42-44页 |
| ·元件级诊断系统的建立 | 第44-49页 |
| ·原理解释部分 | 第49页 |
| ·故障检测系统 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
