| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题概述 | 第10-12页 |
| ·课题的题目及来源 | 第10页 |
| ·课题研究的背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·专家系统的研究现状和局限性分析 | 第12-14页 |
| ·专家系统的研究现状 | 第12-13页 |
| ·专家系统的局限性 | 第13-14页 |
| ·支持向量机理论的发展和现状 | 第14-17页 |
| ·支持向量机的发展概况 | 第15页 |
| ·研究现状和主要应用方向 | 第15-17页 |
| ·本课题研究的内容 | 第17-18页 |
| ·本章小节 | 第18-19页 |
| 第2章 胎面复合挤出联动线及其故障类型 | 第19-25页 |
| ·胎面复合挤出联动线的工艺流程 | 第19-20页 |
| ·胎面复合挤出联动线的工艺要求和技术指标 | 第20-21页 |
| ·胎面复合挤出联动线控制系统结构 | 第21-23页 |
| ·胎面复合挤出联动线故障类型 | 第23页 |
| ·本章小节 | 第23-25页 |
| 第3章 控制系统故障诊断的方法 | 第25-49页 |
| ·故障诊断方法综述 | 第25-28页 |
| ·专家系统介绍 | 第28-31页 |
| ·专家系统的定义和简介 | 第28页 |
| ·专家系统结构分析 | 第28-29页 |
| ·专家系统的特点 | 第29-31页 |
| ·支持向量机 | 第31-37页 |
| ·统计学习理论 | 第31-34页 |
| ·支持向量机理论 | 第34-36页 |
| ·核函数 | 第36-37页 |
| ·基于PLC和PROFIBUS现场总线的故障诊断方法 | 第37-48页 |
| ·利用STEP 7操作系统实现故障诊断 | 第38-40页 |
| ·子程序中编程实现对外部设备的故障诊断 | 第40-43页 |
| ·利用PROFIBUS-DP和STEP 7实现对智能从站的故障诊断 | 第43-48页 |
| ·本章小节 | 第48-49页 |
| 第4章 智能故障诊断系统的总体结构设计 | 第49-66页 |
| ·系统诊断方法的确定 | 第49-50页 |
| ·胎面生产过程的故障诊断系统的构建策略 | 第50-52页 |
| ·故障诊断系统的总体设计和功能模块实现 | 第52-64页 |
| ·系统总体结构设计 | 第52-53页 |
| ·知识库 | 第53-56页 |
| ·知识的获取和维护 | 第56-58页 |
| ·解释模块 | 第58-59页 |
| ·推理机模块 | 第59-64页 |
| ·本章小节 | 第64-66页 |
| 第5章 基于支持向量机的分类算法研究 | 第66-79页 |
| ·基于支持向量机的多类分类研究 | 第66-70页 |
| ·“1对1”分类算法(成对分类) | 第66-67页 |
| ·“1对多”分类算法(一类对余类) | 第67页 |
| ·支持向量机分类算法步骤 | 第67-69页 |
| ·两种多类分类算法的分类速度 | 第69-70页 |
| ·基于SVM的挤出机故障诊断 | 第70-73页 |
| ·挤出机的工作原理 | 第70-71页 |
| ·挤出机的故障类型 | 第71-72页 |
| ·胎面生产过程的数据准备 | 第72-73页 |
| ·仿真结果与仿真结果分析 | 第73-78页 |
| ·基于SVM的螺杆挤出机诊断步骤图 | 第73-75页 |
| ·多故障分类器的建立 | 第75页 |
| ·SVM分类器主程序 | 第75-76页 |
| ·仿真分类结果 | 第76-78页 |
| ·本章小节 | 第78-79页 |
| 第6章 全文总结 | 第79-81页 |
| ·全文工作总结 | 第79页 |
| ·进一步工作展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的论文 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |