基于神经网络的柴油机燃油系统故障诊断的研究和实现
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题的来源及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·柴油机故障诊断技术的国内外研究现状及发展趋势 | 第11-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·存在的问题 | 第14-15页 |
| ·发展趋势 | 第15-16页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 神经网络理论的基本概述 | 第18-38页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·神经网络基本概念 | 第18-22页 |
| ·神经网络的发展 | 第18-20页 |
| ·神经网络的特点 | 第20-21页 |
| ·神经网络在故障模式识别中的应用 | 第21-22页 |
| ·BP网络 | 第22-34页 |
| ·BP网络模型 | 第23-24页 |
| ·BP学习算法 | 第24-30页 |
| ·BP网络设计 | 第30-31页 |
| ·BP学习算法的改进 | 第31-32页 |
| ·BP算法训练样本的选择和处理 | 第32-34页 |
| ·自组织映射网络 | 第34-38页 |
| ·自组织映射网络模型 | 第34-36页 |
| ·自组织映射学习算法 | 第36-38页 |
| 第三章 柴油机燃油系统及典型故障的压力波分析 | 第38-46页 |
| ·柴油机燃油系统简介 | 第38-40页 |
| ·燃油喷射过程 | 第40-41页 |
| ·燃油系统压力波 | 第41-43页 |
| ·燃油压力的测量 | 第43-46页 |
| ·夹持式压力传感器的原理 | 第43-45页 |
| ·测量部位的选取 | 第45-46页 |
| 第四章 基于神经网络的故障诊断 | 第46-70页 |
| ·燃油压力波形特征提取 | 第46-55页 |
| ·压力波形结构形态的抽取与描述 | 第47-52页 |
| ·特征点的识别 | 第52-55页 |
| ·燃油系统的几种常见故障 | 第55-60页 |
| ·基于 BP网络的故障诊断 | 第60-65页 |
| ·输入和目标向量设计 | 第60-62页 |
| ·BP网络设计 | 第62-65页 |
| ·基于SOFM网络的故障诊断 | 第65-68页 |
| ·网络样本设计 | 第65-66页 |
| ·网络设计 | 第66页 |
| ·网络训练与测试 | 第66-68页 |
| ·两种算法的比较 | 第68-70页 |
| 第五章 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第76-77页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第77页 |
