| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 几种智能故障诊断方法的比较 | 第9页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 高炉冶炼概述 | 第11-15页 |
| 2.1 高炉炼铁工艺 | 第11-12页 |
| 2.1.1 高炉生产的工艺流程 | 第11-12页 |
| 2.1.2 高炉本体控制工艺 | 第12页 |
| 2.2 高炉冶炼的特点 | 第12-15页 |
| 2.2.1 炉料在炉内的分布状态 | 第12-13页 |
| 2.2.2 高炉故障及相应征兆 | 第13-15页 |
| 第三章 高炉模糊神经 Petri 网故障诊断模型 | 第15-26页 |
| 3.1 引言 | 第15页 |
| 3.2 Petri 网 | 第15-16页 |
| 3.3 模糊 Petri 网 | 第16-22页 |
| 3.3.1 模糊产生式规则 | 第16-18页 |
| 3.3.2 模糊 Petri 网 | 第18-19页 |
| 3.3.3 模糊 Petri 网推理过程 | 第19-20页 |
| 3.3.4 模糊 Petri 网的诊断应用 | 第20-22页 |
| 3.4 高炉故障诊断的模糊神经 Petri 网模型 | 第22-26页 |
| 3.4.1 故障诊断的模糊神经 Petri 网模型 | 第22-24页 |
| 3.4.2 模糊神经 Petri 网的诊断算法 | 第24-26页 |
| 第四章 基于模糊神经 Petri 网的高炉故障诊断系统设计 | 第26-42页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第26-27页 |
| 4.2 高炉故障诊断专家系统特征参量选择与模糊化 | 第27-32页 |
| 4.2.1 特征参量的选取原则 | 第27页 |
| 4.2.2 系统输入量的模糊化处理 | 第27-32页 |
| 4.3 先兆预测原理的表述 | 第32-33页 |
| 4.4 基于模糊神经 Petri 网的故障诊断推理系统 | 第33-40页 |
| 4.4.1 高炉故障诊断系统的模糊神经 Petri 网模型表达 | 第33-36页 |
| 4.4.2 诊断系统的推理 | 第36-37页 |
| 4.4.3 模糊 Petri 网节点推理 | 第37-40页 |
| 4.5 基于模糊神经 Petri 网的高炉故障诊断系统仿真 | 第40-42页 |
| 第五章 高炉故障诊断系统功能实现 | 第42-49页 |
| 5.1 诊断系统的设计 | 第42-46页 |
| 5.2 诊断系统仿真试验测试与分析 | 第46-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 工作总结 | 第49页 |
| 6.2 工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 研究生期间发表论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 详细摘要 | 第56-62页 |
