| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 燃料电池信号检测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 燃料电池发动机故障诊断方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统总体设计与硬件选型 | 第17-33页 |
| 2.1 信号检测及故障诊断系统需求分析 | 第17-21页 |
| 2.1.1 燃料电池发动机组成 | 第17-18页 |
| 2.1.2 系统总体功能需求分析 | 第18-19页 |
| 2.1.3 信号检测需求分析 | 第19-21页 |
| 2.2 信号检测及故障诊断系统总体设计 | 第21-22页 |
| 2.3 信号检测及故障诊断系统硬件设备选型 | 第22-32页 |
| 2.3.1 传感器的选型 | 第22-28页 |
| 2.3.2 数据采集卡的选取 | 第28-29页 |
| 2.3.3 通信板卡的选用 | 第29-30页 |
| 2.3.4 工控机的选择 | 第30-31页 |
| 2.3.5 氢气报警器的选择 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于故障树的燃料电池发动机故障诊断算法研究 | 第33-54页 |
| 3.1 故障诊断常用方法 | 第33-35页 |
| 3.1.1 基于数学模型的诊断方法 | 第33-34页 |
| 3.1.2 基于信号处理的诊断方法 | 第34页 |
| 3.1.3 基于人工智能的诊断方法 | 第34-35页 |
| 3.2 故障树分析法基本原理 | 第35-37页 |
| 3.2.1 故障树的构建 | 第35-36页 |
| 3.2.2 故障树定性分析法 | 第36页 |
| 3.2.3 故障树定量分析法 | 第36-37页 |
| 3.3 燃料电池发动机故障的故障树建模与定性分析 | 第37-49页 |
| 3.3.1 氢气供给子系统故障树模型 | 第39-41页 |
| 3.3.2 空气供给与增湿子系统故障树模型 | 第41-43页 |
| 3.3.3 冷却子系统故障树模型 | 第43-46页 |
| 3.3.4 燃料电池堆故障树模型 | 第46-47页 |
| 3.3.5 控制系统故障树模型 | 第47-49页 |
| 3.4 基于故障树的燃料电池发动机故障诊断专家系统设计 | 第49-53页 |
| 3.4.1 故障诊断专家系统结构 | 第49页 |
| 3.4.2 故障诊断专家系统知识库设计 | 第49-52页 |
| 3.4.3 故障诊断专家系统推理机设计 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统软件实现 | 第54-67页 |
| 4.1 信号检测及故障诊断系统软件总体设计 | 第54-56页 |
| 4.1.1 系统软件需求分析 | 第54-55页 |
| 4.1.2 系统软件总体设计 | 第55-56页 |
| 4.2 信号检测及故障诊断系统软件模块实现 | 第56-63页 |
| 4.2.1 数据采集与控制模块 | 第57-58页 |
| 4.2.2 数据库管理模块 | 第58-60页 |
| 4.2.3 CAN通信模块 | 第60-62页 |
| 4.2.4 故障诊断模块 | 第62-63页 |
| 4.3 信号检测及故障诊断系统软件界面设计 | 第63-66页 |
| 4.3.1 数据监测界面 | 第63-64页 |
| 4.3.2 故障诊断界面 | 第64-65页 |
| 4.3.3 数据库界面 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 实验测试与结果分析 | 第67-72页 |
| 5.1 燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统实验平台 | 第67-68页 |
| 5.2 燃料电池发动机故障诊断实例分析 | 第68-71页 |
| 5.2.1 氢气减压阀故障 | 第68-69页 |
| 5.2.2 散热风扇故障 | 第69-70页 |
| 5.2.3 传感器故障 | 第70-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 | 第79页 |
