第一章 前 言 | 第8-16页 |
1.1 论文研究的目的和意义 | 第8-9页 |
1.2 论文研究的主要内容概述 | 第9-10页 |
1.3 国内外文献综述 | 第10-16页 |
1.3.1 故障诊断与故障诊断专家系统 | 第10-12页 |
1.3.2 模糊Petri网理论及其研究概况 | 第12-14页 |
1.3.3 模糊Petri网的故障诊断系统 | 第14-16页 |
第二章 故障诊断专家系统 | 第16-27页 |
2.1 故障诊断原理 | 第16-19页 |
2.1.1 故障诊断的过程与内容 | 第16-17页 |
2.1.2 故障信息与故障特征信息 | 第17-19页 |
2.2 智能故障诊断的方法 | 第19-22页 |
2.2.1 基于神经元网络理论的故障诊断技术 | 第20-21页 |
2.2.2 基于遗传算法的故障诊断方法 | 第21-22页 |
2.3 故障诊断专家系统 | 第22-27页 |
2.3.1 故障诊断专家系统概述 | 第22页 |
2.3.2 诊断知识的获取途径 | 第22-23页 |
2.3.3 诊断知识库的组织与表达 | 第23-25页 |
2.3.4 故障诊断专家系统的结构 | 第25-26页 |
2.3.5 故障诊断专家系统中知识的不确定性 | 第26-27页 |
第三章 PETRI网描述的故障诊断专家系统 | 第27-37页 |
3.1 Petri网理论及模型 | 第27-30页 |
3.1.1 引言 | 第27页 |
3.1.2 Petri网模型的构成 | 第27-29页 |
3.1.3 Petri网的性能指标 | 第29-30页 |
3.2 模糊Petri网的专家系统 | 第30-35页 |
3.2.1 模糊理论和模糊集 | 第30-32页 |
3.2.2 模糊Petri网的专家系统描述 | 第32-35页 |
3.3 智能诊断专家系统的Petri网描述 | 第35-37页 |
3.3.1 Petri网关于诊断问题的描述 | 第35-37页 |
第四章 PETRI网故障传播模型的获取 | 第37-51页 |
4.1 引言 | 第37-38页 |
4.2 故障传播模型的获取方式 | 第38-51页 |
4.2.1 机理分析及专家经验获取方式 | 第38-40页 |
4.2.2 最大故障信息量获取方式 | 第40-44页 |
4.2.3 神经元网络的获取方式 | 第44-49页 |
4.2.4 几种获取方式的比较 | 第49-51页 |
第五章 基于PETRI网的诊断推理机制的研究 | 第51-66页 |
5.1 引言 | 第51-53页 |
5.2 基于故障传播模型的诊断推理 | 第53-61页 |
5.2.1 基于传播模型的正向推理 | 第53-55页 |
5.2.2 基于传播模型的反向推理 | 第55-57页 |
5.2.3 基于Petri网的故障预测问题 | 第57-58页 |
5.2.4 基于传播模型的实例分析 | 第58-61页 |
5.3 基于概率网、模糊Petri网模型的诊断推理 | 第61-66页 |
5.3.1 基于概率网模型的正向推理 | 第61-62页 |
5.3.2 基于概率网模型的的反向推理 | 第62-63页 |
5.3.3 基于模糊Petri网模型的推理方法 | 第63-66页 |
第六章 工业研究背景--薯饼生产线及控制系统 | 第66-77页 |
6.1 薯饼生产工艺流程及设备 | 第66-68页 |
6.1.1 薯饼生产工艺及流程 | 第66-67页 |
6.1.2 控制系统硬件配置 | 第67-68页 |
6.2 计算机控制系统开发 | 第68-77页 |
6.2.1 触摸屏的硬件配置及界面设计 | 第68-73页 |
6.2.2 触摸屏与PLC通迅中的问题及解决方案 | 第73-77页 |
第七章 薯饼生产线的故障诊断专家系统 | 第77-88页 |
7.1 薯饼生产线系统结构分析 | 第77-82页 |
7.1.1 薯饼生产线控制系统分析 | 第77-80页 |
7.1.2 薯饼生产线现场设备分析 | 第80-82页 |
7.2 故障诊断专家系统的系统策略 | 第82-85页 |
7.2.1 故障诊断专家系统的策略结构 | 第82-83页 |
7.2.2 在线诊断及其解决的主要问题 | 第83-84页 |
7.2.3 离线诊断及其解决的主要问题 | 第84-85页 |
7.3 故障诊断系统的组成及实现 | 第85-88页 |
第八章 结束语 | 第88-90页 |
附录(仿真界面的部分源代码) | 第90-101页 |
已发表(录用)的论文 | 第101-102页 |
致 谢 | 第102-103页 |
参 考 文 献 | 第103-107页 |