基于神经网络的航天器多故障诊断的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·国内外航天器故障诊断技术的研究现状 | 第9-11页 |
| ·美国的航天器故障诊断技术 | 第9-10页 |
| ·西欧航天器的故障诊断技术 | 第10页 |
| ·日本航天器的故障诊断技术 | 第10页 |
| ·俄罗斯航天器的故障诊断技术 | 第10-11页 |
| ·国内航天器的故障诊断技术 | 第11页 |
| ·我国需要研究的关键技术 | 第11-12页 |
| ·建模技术 | 第11页 |
| ·基于模型和其他故障诊断方法相结合技术 | 第11-12页 |
| ·故障诊断组件化技术 | 第12页 |
| ·故障诊断网络化技术 | 第12页 |
| ·本文主要研究的内容 | 第12-13页 |
| 第2章 基于神经网络的故障诊断模型的分类 | 第13-21页 |
| ·人工神经网络的特点与学习方式 | 第13-16页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络的学习方式 | 第15-16页 |
| ·基于神经网络的故障诊断模型的分类 | 第16-19页 |
| ·感知器网络 | 第16页 |
| ·线性神经网络 | 第16-17页 |
| ·径向基函数网络 | 第17页 |
| ·自组织网络 | 第17-18页 |
| ·动态回归网络 | 第18页 |
| ·BP网络 | 第18-19页 |
| ·基于神经网络的故障诊断模型的设计方法 | 第19-20页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱 | 第19页 |
| ·基于神经网络的诊断模型的设计步骤 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于神经网络的层次诊断模型的设计 | 第21-30页 |
| ·BP网络 | 第21-26页 |
| ·BP网络的结构 | 第21-22页 |
| ·BP网络学习公式推导 | 第22-26页 |
| ·层次诊断模型的设计 | 第26-29页 |
| ·信息的表达方式 | 第26页 |
| ·诊断网络模型 | 第26-28页 |
| ·网络参数 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 层次诊断模型的训练与仿真 | 第30-44页 |
| ·诊断实例 | 第30-31页 |
| ·第一层诊断网络的训练与仿真 | 第31-36页 |
| ·网络结构及关键参数的取值 | 第31页 |
| ·网络的训练 | 第31-34页 |
| ·网络的仿真 | 第34-36页 |
| ·第二层诊断网络的训练与仿真 | 第36-42页 |
| ·网络结构及关键参数的取值 | 第36页 |
| ·网络的训练 | 第36-40页 |
| ·网络的仿真 | 第40-42页 |
| ·对诊断结果的分析 | 第42页 |
| ·诊断模型在液体火箭发动机中的应用 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第49页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第49页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
