基于神经网络的燃料电池发动机故障诊断系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·课题研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-12页 |
| ·发展趋势 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 燃料电池发动机的结构及故障分析 | 第14-23页 |
| ·燃料电池发动机的系统结构 | 第14-16页 |
| ·燃料电池发动机性能的影响因素 | 第16-17页 |
| ·燃料电池发动机故障特性分析 | 第17-18页 |
| ·燃料电池发动机故障分析 | 第18-22页 |
| ·燃料电池发动机性能型故障分析 | 第18-19页 |
| ·燃料电池发动机系统型故障分析 | 第19-20页 |
| ·燃料电池发动机故障分级思想 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于神经网络的故障诊断策略研究 | 第23-37页 |
| ·神经网络故障诊断的基本原理 | 第23-24页 |
| ·基于BP神经网络的故障诊断 | 第24-29页 |
| ·BP神经网络模型及算法 | 第24-26页 |
| ·BP学习算法的改进 | 第26-27页 |
| ·神经网络结构设计 | 第27-29页 |
| ·基于BP神经网络的燃料电池发动机故障诊断 | 第29-36页 |
| ·训练样本集的采集 | 第29-32页 |
| ·诊断神经网络结构及训练结果比较 | 第32-35页 |
| ·诊断神经网络模型及验证 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 燃料电池发动机故障诊断系统软件设计 | 第37-54页 |
| ·软件系统工作流程 | 第37-38页 |
| ·软件总体设计 | 第38-40页 |
| ·软件各组成模块设计 | 第40-47页 |
| ·通讯接口模块 | 第40-41页 |
| ·实时监测模块 | 第41-42页 |
| ·故障诊断模块 | 第42-44页 |
| ·神经网络自学习模块 | 第44-45页 |
| ·数据库管理模块 | 第45-47页 |
| ·系统软件界面与功能设计 | 第47-50页 |
| ·故障诊断界面 | 第47-48页 |
| ·神经网络自学习界面 | 第48-49页 |
| ·数据库管理界面 | 第49-50页 |
| ·系统软件实现的关键技术 | 第50-51页 |
| ·多线程技术在软件设计中的应用 | 第50-51页 |
| ·动态链接库的使用 | 第51页 |
| ·系统运行实例 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 全文总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文工作总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
