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基于贝叶斯网络的计算机联锁系统故障诊断算法的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-17页
    1.1 课题研究的背景及意义第10-13页
        1.1.1 我国铁路联锁系统的发展历程第11-12页
        1.1.2 智能故障诊断技术的发展研究第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 信号故障诊断系统研究现状第13-14页
        1.2.2 贝叶斯网络故障诊断研究现状第14-15页
    1.3 本文研究的主要内容及结构安排第15-17页
2 计算机联锁系统故障机理分析第17-30页
    2.1 计算机联锁系统的层次结构及软硬件组成第17-20页
        2.1.1 计算机联锁系统的层次结构第17-18页
        2.1.2 计算机联锁系统的硬件组成第18页
        2.1.3 计算机联锁系统的软件组成第18-20页
    2.2 计算机联锁系统故障分析第20-22页
        2.2.1 故障的基本概念第20页
        2.2.2 故障分类第20-21页
        2.2.3 计算机联锁系统模块化分类第21-22页
    2.3 S700K道岔控制电路故障分析第22-29页
        2.3.1 道岔控制电路的组成第23-24页
        2.3.2 道岔控制电路的工作原理及动作分析第24-26页
        2.3.3 道岔控制电路故障分析第26-29页
    2.4 小结第29-30页
3 贝叶斯网络诊断模型的构建及故障推理第30-48页
    3.1 贝叶斯网络基本理论第30-33页
        3.1.1 贝叶斯方法的基本观点第30页
        3.1.2 贝叶斯网络的概率论基础第30-32页
        3.1.3 贝叶斯网络的结构及建立方法第32-33页
    3.2 贝叶斯网络故障知识的获取第33-38页
        3.2.1 专家经验知识获取第33-34页
        3.2.2 FMEA表单知识获取第34-36页
        3.2.3 故障树知识获取第36-38页
    3.3 CME贝叶斯网络模型第38-42页
        3.3.1 CME贝叶斯网络模型概述第38页
        3.3.2 CME贝叶斯网络模型的构建第38-41页
        3.3.3 确定诊断网络的概率第41-42页
    3.4 贝叶斯诊断网络的推理第42-47页
        3.4.1 贝叶斯诊断网络的推理模式第42-43页
        3.4.2 贝叶斯诊断网络的推理算法第43-46页
        3.4.3 贝叶斯网络诊断推理的流程第46-47页
    3.5 小结第47-48页
4 基于贝叶斯网络的计算机联锁系统故障诊断算法的实现第48-58页
    4.1 基于贝叶斯网络的计算机联锁系统故障诊断算法的实现流程第48-49页
    4.2 算法实现过程中需要用到的软硬件工具介绍第49-51页
    4.3 道岔表示电路故障诊断实例第51-56页
        4.3.1 道岔失去定位表示故障网络模型的构建第51-52页
        4.3.2 道岔失去定位表示故障诊断网络的推理第52-54页
        4.3.3 道岔失去定位表示故障诊断的验证第54-56页
    4.4 算法分析与评价第56-57页
    4.5 小结第57-58页
结论第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页
攻读学位期间的研究成果第63页

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