基于信息融合技术的燃料电池多传感器故障检测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·国内外研究和应用现状 | 第7-11页 |
| ·课题研究的意义和来源 | 第11-12页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 燃料电池多传感器及其故障检测系统设计 | 第14-27页 |
| ·燃料电池发动机多传感器系统的组成 | 第14-25页 |
| ·压力传感器 | 第15-17页 |
| ·温度传感器电路分析与设计 | 第17-20页 |
| ·霍尔电流、电压传感器 | 第20-25页 |
| ·燃料电池多传感器故障检测系统结构设计 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 燃料电池多传感器信号处理及监控系统设计 | 第27-41页 |
| ·燃料电池多传感器信号处理单元设计 | 第27-34页 |
| ·联合卡尔曼滤波器的原理 | 第27-29页 |
| ·联合卡尔曼滤波器的结构 | 第29-30页 |
| ·联合卡尔曼滤波器的算法 | 第30-31页 |
| ·基于联合卡尔曼滤波器的多传感器信号处理系统设计 | 第31-34页 |
| ·燃料电池发动机多传感器监控系统设计 | 第34-40页 |
| ·RS-232串行通信基本原理 | 第35-36页 |
| ·MSComm控件概述 | 第36-37页 |
| ·发动机多传感器监控系统设计 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于信息融合的多传感器故障检测方法研究 | 第41-51页 |
| ·多传感器信息融合故障检测技术的提出 | 第41-42页 |
| ·多传感器信息融合基本原理研究 | 第42-46页 |
| ·多传感器信息融合原理及结构形式研究 | 第42-44页 |
| ·多传感器信息融合分类及级别研究 | 第44-46页 |
| ·信息融合故障检测基本框架设计 | 第46-48页 |
| ·多传感器信息融合故障检测方法研究 | 第48-50页 |
| ·人工智能方法 | 第49页 |
| ·概率统计方法 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 神经网络信息融合多传感器故障检测实现 | 第51-65页 |
| ·常见传感器的故障类型及其模型化 | 第51-53页 |
| ·基于神经网络的多传感器信息融合故障检测研究 | 第53-58页 |
| ·人工神经网络概述 | 第53-56页 |
| ·神经网络信息融合故障检测原理 | 第56-57页 |
| ·神经网络信息融合故障检测方法 | 第57-58页 |
| ·基于神经网络信息融合的多传感器故障检测系统设计 | 第58-64页 |
| ·神经网络信息融合多传感器故障检测系统设计 | 第58-62页 |
| ·多温度传感器故障检测仿真研究 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 全文总结及展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
