| 独创性声明 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-16页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·柴油机故障诊断方法概述 | 第10-12页 |
| ·基于振动信号的时域、频域特征提取分析法 | 第10-11页 |
| ·油液分析诊断法 | 第11页 |
| ·基于灰色系统理论的诊断方法 | 第11页 |
| ·基于神经网络的诊断法 | 第11-12页 |
| ·基于专家系统的智能化诊断方法 | 第12页 |
| ·国内外柴油机故障诊断技术研究现状及发展前景 | 第12-14页 |
| ·国内外对柴油机诊断技术的研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内外对柴油机故障诊断技术领域的研究发展趋势 | 第14页 |
| ·本论文的主要研究内容和工作 | 第14-16页 |
| 第二章 12V190B柴油机结构性能分析和工作原理研究 | 第16-20页 |
| ·12V190B柴油机结构性能分析 | 第16-19页 |
| ·12V190B柴油机基本结构分析 | 第16-17页 |
| ·12V190B柴油机主要性能分析 | 第17-19页 |
| ·Z12V190B型柴油机工作原理研究 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 知识工程在故障诊断中的应用与研究 | 第20-36页 |
| ·人工智能理论研究 | 第20-21页 |
| ·知识工程研究 | 第21-28页 |
| ·知识工程涵义以及主要研究内容 | 第21-28页 |
| ·知识工程自学习功能的研究与探讨 | 第28页 |
| ·知识工程在故障诊断中的应用与研究 | 第28-35页 |
| ·专家系统与神经网络中的知识工程 | 第29-33页 |
| ·知识工程在设备故障诊断中的应用 | 第33-34页 |
| ·知识工程在故障诊断中应用的发展方向 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 12V190B柴油机故障诊断系统中的知识工程研究 | 第36-47页 |
| ·12V190B柴油机功能的层次分类 | 第36-37页 |
| ·12V190B柴油机知识工程构架 | 第37-43页 |
| ·12V190B柴油机专家系统知识工程 | 第37-40页 |
| ·12V190B柴油机神经网络知识工程 | 第40-43页 |
| ·12V190B柴油机故障诊断专家系统知识库的建立 | 第43-44页 |
| ·12V190B柴油机故障诊断用神经网络样本集的建立 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 12V190B柴油机燃油子系统知识库的建立 | 第47-68页 |
| ·12V190B柴油机燃油子系统的诊断机理 | 第47-48页 |
| ·12V190B柴油机燃油子系统专家系统知识库建立 | 第48-56页 |
| ·燃油子系统专家系统诊断知识获取 | 第48-55页 |
| ·燃油子系统专家系统诊断知识表示 | 第55-56页 |
| ·12VB柴油机燃油子系统神经网络样本集的建立 | 第56-67页 |
| ·燃油子系统神经网络诊断知识获取 | 第56-62页 |
| ·燃油子系统神经网络诊断知识表示及相应样本集建立 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 样本集的实例验证 | 第68-75页 |
| ·验证实验的设计 | 第68页 |
| ·验证实验的实验数据分析及处理 | 第68-72页 |
| ·验证结果 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第七章 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附录 | 第81-99页 |
