BP神经网络在电厂制粉系统故障诊断中的应用研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1．1 课题目的和实用意义 | 第8页 |
| 1．2 课题研究的现状 | 第8-12页 |
| 1．2．1 专家系统在故障诊断方面的研究现状 | 第9页 |
| 1．2．2 神经网络在故障诊断方面的研究现状 | 第9-12页 |
| 1．3 课题研究内容，方法 | 第12-14页 |
| 1．3．1 研究内容 | 第12页 |
| 1．3．2 研究方法 | 第12-14页 |
| 1．4 课题研究重点、难点 | 第14页 |
| 1．5 课题研究的可行性 | 第14-16页 |
| 2 制粉系统故障诊断系统的构成及其知识库的建立 | 第16-36页 |
| 2．1 故障诊断系统的构成 | 第16-17页 |
| 2．2 制粉系统知识库的建立 | 第17-34页 |
| 2．2．1 制粉系统简介 | 第17-18页 |
| 2．2．2 制粉系统故障知识 | 第18-19页 |
| 2．2．3 制粉系统知识分类及表示方法 | 第19-26页 |
| 2．2．4 制粉系统知识获取 | 第26-27页 |
| 2．2．5 制粉系统知识库转化为数据库 | 第27-34页 |
| 2．3 制粉系统知识库管理 | 第34-36页 |
| 3 制粉系统故障诊断的神经网络模型 | 第36-50页 |
| 3．1 神经网络概述 | 第36-37页 |
| 3．1．1 人工神经元 | 第36页 |
| 3．1．2 神经网络 | 第36-37页 |
| 3．2 BP神经网络 | 第37-43页 |
| 3．2．1 BP网络概述 | 第37页 |
| 3．2．2 BP网络算法 | 第37-43页 |
| 3．3 BP神经网络建模 | 第43-45页 |
| 3．4 BP网络训练实例分析 | 第45-50页 |
| 4 故障诊断软件实现及其仿真 | 第50-61页 |
| 4．1 故障诊断软件的设计方法 | 第50-51页 |
| 4．1．1 系统编程语言 | 第50页 |
| 4．1．2 数据库连接方法 | 第50页 |
| 4．1．3 系统软件工作平台 | 第50-51页 |
| 4．2 故障诊断功能模块和系统总界面 | 第51-52页 |
| 4．3 仿真实验 | 第52-59页 |
| 4．3．1 故障诊断仿真实验流程 | 第52-53页 |
| 4．3．2 样本提炼 | 第53-54页 |
| 4．3．3 样本训练 | 第54-57页 |
| 4．3．4 故障诊断与解释 | 第57-59页 |
| 4．4 诊断实例及对比 | 第59-61页 |
| 5 结论 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-66页 |
| 硕士期间论文发表情况 | 第66-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
