| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 飞机的故障诊断知识 | 第10-12页 |
| 1.3 问题的提出 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要的研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 BP神经网络与模糊数学 | 第15-33页 |
| 2.1 神经网络的定义 | 第15-23页 |
| 2.1.1 人工神经网络的定义及其特点 | 第15-16页 |
| 2.1.2 人工神经元的模型 | 第16-17页 |
| 2.1.3 神经网络基本结构 | 第17-19页 |
| 2.1.4 神经网络的学习 | 第19-20页 |
| 2.1.5 BP神经网络 | 第20-23页 |
| 2.2 模糊理论概念及其发展 | 第23-25页 |
| 2.2.1 隶属函数和模糊集合 | 第23-24页 |
| 2.2.2 模糊诊断理论 | 第24-25页 |
| 2.3 模糊神经网络 | 第25-26页 |
| 2.3.1 模糊推理和神经网络结合的必要性 | 第25-26页 |
| 2.3.2 模糊神经网络的结构 | 第26页 |
| 2.4 共轭梯度法对BP网络的优化 | 第26-31页 |
| 2.4.1 算法原理 | 第27-29页 |
| 2.4.2 BP算法的改进 | 第29-31页 |
| 2.5 结论 | 第31-33页 |
| 第三章 B737 型飞控系统组成结构及其故障分析 | 第33-46页 |
| 3.1 飞行控制系统简介 | 第33-37页 |
| 3.1.1 数字式飞行控制系统介绍 | 第34-35页 |
| 3.1.2 自动油门控制系统及其组成 | 第35-36页 |
| 3.1.3 偏航阻尼系统及其组成 | 第36-37页 |
| 3.2 B737飞行控制系统故障分析 | 第37-46页 |
| 3.2.1 自动驾驶仪A/P故障分析 | 第38-43页 |
| 3.2.2 飞行指引F/D故障分析 | 第43-44页 |
| 3.2.3 自动油门A/T故障分析 | 第44页 |
| 3.2.4 配平及警戒系统故障分析 | 第44-45页 |
| 3.2.5 偏航阻尼系统故障分析 | 第45-46页 |
| 第四章 实例应用 | 第46-54页 |
| 4.1 基于BP模糊神经网络的飞控系统故障诊断 | 第46-47页 |
| 4.2 故障总结 | 第47-48页 |
| 4.3 模糊诊断规则 | 第48-49页 |
| 4.4 模糊诊断矩阵的生成 | 第49-51页 |
| 4.5 FNN故障诊断 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于FNN网络的专家系统设计 | 第54-64页 |
| 5.1 专家系统基本结构和特点 | 第54-55页 |
| 5.2 FNN与专家系统结合的故障诊断系统简介 | 第55-56页 |
| 5.3 故障诊断流程 | 第56-57页 |
| 5.4 人机接口的实现 | 第57-59页 |
| 5.4.1 Visual C++与SQL Server | 第57-59页 |
| 5.4.2 面向对象技术 | 第59页 |
| 5.5 人机接口的设计和运行及知识库管理 | 第59-63页 |
| 5.5.1 人机界面设计 | 第59-62页 |
| 5.5.2 知识库管理 | 第62-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 学习期间发表论文 | 第69页 |