| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Astract | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-13页 |
| 1．1 课题的来源以及选题的目的意义 | 第6-8页 |
| 1．2 国内外研究现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| 1．3 本文研究的主要内容 | 第10-11页 |
| 1．4 论文安排 | 第11-12页 |
| 1．5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 故障诊断概述 | 第13-22页 |
| 2．1 故障诊断的基本概念及内容 | 第13-15页 |
| 2．2 故障诊断的基本方法 | 第15-21页 |
| 2．3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 专家系统和神经网络概述 | 第22-43页 |
| 3．1 专家系统概述 | 第22-24页 |
| 3．2 神经网络简介 | 第24-25页 |
| 3．3 人工神经元的基本模型 | 第25-26页 |
| 3．4 神经网络的结构和学习规则 | 第26-28页 |
| 3．5 多层前馈网络及BP算法 | 第28-33页 |
| 3．6 变步长单位BP算法 | 第33-42页 |
| 3．7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于神经网络故障诊断专家系统实现 | 第43-53页 |
| 4．1 基于神经网络的故障诊断专家系统模型 | 第43-46页 |
| 4．2 基于神经网络的故障诊断专家系统的建立 | 第46-52页 |
| 4．3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 北溪南港船闸故障诊断系统 | 第53-84页 |
| 5．1 北溪南港船闸系统简介 | 第53-55页 |
| 5．2 北溪南港船闸系统的工艺要求和特征信号的提取 | 第55-59页 |
| 5．3 船闸故障特征信息和故障类型之间的映射关系 | 第59-60页 |
| 5．4 北溪南港船闸故障诊断系统的建立 | 第60-67页 |
| 5．5 北溪南港船闸故障诊断软件系统设计 | 第67-80页 |
| 5．6 北溪南港船闸系统故障诊断仿真 | 第80-83页 |
| 5．7 本章小结 | 第83-84页 |
| 结论 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 作者简介 | 第90页 |