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基于信息融合的柴油机故障诊断研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 课题的研究背景和意义第12页
    1.2 研究现状与发展趋势第12-14页
    1.3 柴油机故障诊断典型方法第14-15页
    1.4 论文的研究内容与行文结构第15-18页
第2章 信息融合技术第18-34页
    2.1 信息融合的理论基础第18-19页
        2.1.1 信息融合的仿生学机理第18页
        2.1.2 信息融合的定义第18-19页
        2.1.3 信息融合的基本原理第19页
    2.2 信息融合的层次分解第19-22页
        2.2.1 数据层融合第19-20页
        2.2.2 特征层融合第20-21页
        2.2.3 决策层融合第21-22页
    2.3 信息融合应用于故障诊断的典型方法第22-31页
        2.3.1 小波变换第22-24页
        2.3.2 人工神经网络第24-26页
        2.3.3 模糊集合理论第26-29页
        2.3.4 D-S证据理论第29-31页
    2.4 信息融合的关键问题第31-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第3章 柴油机故障诊断机理第34-46页
    3.1 柴油机的组成结构和工作原理第34-37页
        3.1.1 柴油机的基本结构第34-36页
        3.1.2 柴油机的工作原理第36-37页
    3.2 柴油机的常见故障模式与主要故障特征第37-39页
        3.2.1 柴油机的常见故障模式第37-38页
        3.2.2 柴油机的主要故障特点第38-39页
    3.3 柴油机振动信号机理研究第39-43页
        3.3.1 柴油机动力性能分析第39-40页
        3.3.2 振动信号的激励源第40页
        3.3.3 振动信号的特性第40-43页
    3.4 柴油机故障诊断的不确定性第43-44页
    3.5 本章小结第44-46页
第4章 基于引力搜索BP神经网络的柴油机故障诊断第46-62页
    4.1 引言第46页
    4.2 引力搜索算法第46-49页
        4.2.1 引力搜索算法原理第46-48页
        4.2.2 引力搜索算法步骤第48-49页
    4.3 BP神经网络第49-54页
        4.3.1 BP神经网络模型与结构第49-50页
        4.3.2 BP神经网络学习算法原理第50-52页
        4.3.3 BP神经网络算法步骤第52页
        4.3.4 BP算法的不足第52-53页
        4.3.5 BP算法的改进第53-54页
    4.4 基于引力搜索BP神经网络的柴油机故障诊断方法第54-55页
        4.4.1 诊断步骤第54-55页
        4.4.2 网络初始权值与阈值优化第55页
    4.5 柴油机故障诊断实验第55-60页
        4.5.1 系统组成与样本获取第55-58页
        4.5.2 网络设计与参数选择第58-59页
        4.5.3 实验仿真与结果分析第59-60页
    4.6 本章小节第60-62页
第5章 柴油机故障诊断系统的软件设计第62-72页
    5.1 软件的需求分析第62页
    5.2 系统开发语言的选取第62-63页
    5.3 VC++调用MATLAB的接口技术第63-64页
        5.3.1 VC++调用MATLAB的函数第63页
        5.3.2 代码转换法连接第63页
        5.3.3 调用引擎法连接第63-64页
    5.4 诊断系统的软件与程序设计流程第64-66页
        5.4.1 诊断软件设计流程分析第64-65页
        5.4.2 诊断软件程序功能第65-66页
    5.5 诊断软件功能的实现第66-70页
        5.5.1 登录界面第67-68页
        5.5.2 诊断界面第68-69页
        5.5.3 诊断结果界面第69-70页
    5.6 本章小结第70-72页
总结与展望第72-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第78-80页
致谢第80页

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