| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 第一章 绪 论 | 第5-11页 |
| ·论文选题背景 | 第5-7页 |
| ·当前工业控制系统的现状与发展 | 第5-7页 |
| ·电厂热工设备状态检修的研究 | 第7页 |
| ·论文选题意义 | 第7-8页 |
| ·国内外的研究动态 | 第8-10页 |
| ·国外发展状况 | 第9页 |
| ·国内发展状况 | 第9-10页 |
| ·论文的主要内容 | 第10-11页 |
| 第二章 设备状态检修与状态诊断技术研究 | 第11-23页 |
| ·设备检修体制的发展历史及现状 | 第11-16页 |
| ·定期检修的片面性与弊端 | 第12-14页 |
| ·实现状态检修的可行性 | 第14-15页 |
| ·当前检修体制的现状 | 第15-16页 |
| ·状态检修与状态诊断的关系 | 第16-17页 |
| ·设备状态诊断技术的方法初探 | 第17-22页 |
| ·基于解析模型的非线性系统状态诊断方法 | 第18-19页 |
| ·基于信号处理的状态诊断方法 | 第19页 |
| ·基于智能的状态诊断方法 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 电动执行器状态监测及运行参数特性分析 | 第23-34页 |
| ·电动执行器工作原理及特性参数 | 第23-25页 |
| ·电动执行器的工作原理 | 第23-24页 |
| ·电动执行器的主要特性参数 | 第24-25页 |
| ·电动执行器状态监测系统设计及分析 | 第25-32页 |
| ·监测系统的方案设计 | 第25-26页 |
| ·VC++串行通信MSComm控件 | 第26-27页 |
| ·Keithley2000型数字万用表 | 第27-28页 |
| ·VC6.0与Keithley2000数字万用表的串行通信程序设计 | 第28-32页 |
| ·电动执行器的性能测试及特性参数分析 | 第32-34页 |
| 第四章 基于神经网络的电动执行器状态诊断 | 第34-51页 |
| ·人工神经网络理论及其应用技术 | 第34-43页 |
| ·人工神经网络的基本知识 | 第34-37页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第37-41页 |
| ·BP网络的学习过程及步骤 | 第41-42页 |
| ·BP网络的不足及算法改进 | 第42-43页 |
| ·基于神经网络辨识模型的电动执行器状态诊断 | 第43-47页 |
| ·神经网络模型辨识方法 | 第43-46页 |
| ·基于神经网络辨识模型的状态诊断 | 第46-47页 |
| ·基于神经网络模糊评判的电动执行器状态诊断 | 第47-50页 |
| ·神经网络模糊评判的网络结构 | 第47-49页 |
| ·基于神经网络模糊评判的状态诊断 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致 谢 | 第57-58页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加的科研情况 | 第58页 |