遗传神经网络在深海机器人故障诊断中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·故障诊断理论的发展概况 | 第9-12页 |
| ·故障诊断理论的发展概述 | 第9-10页 |
| ·专家系统 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络 | 第11-12页 |
| ·遗传算法 | 第12页 |
| ·机器人故障诊断技术国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文研究内容及组成 | 第13-15页 |
| 第二章 深海机器人的系统故障分析 | 第15-21页 |
| ·深海机器人的系统组成 | 第15-16页 |
| ·深海机器人的故障分析 | 第16-17页 |
| ·深海机器人故障诊断的特点 | 第17-18页 |
| ·深海机器人故障诊断的方法 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 深海机器人故障诊断方法的设计 | 第21-55页 |
| ·深海机器人专家智能诊断系统的设计 | 第21-22页 |
| ·深海机器人诊断网络的选择 | 第22-29页 |
| ·诊断网络学习方式的选择 | 第23-25页 |
| ·诊断网络结构的选择 | 第25-27页 |
| ·诊断网络类型的选择 | 第27-29页 |
| ·深海机器人故障诊断网络的设计 | 第29-38页 |
| ·诊断网络结构的确定 | 第30-32页 |
| ·诊断网络的故障样本 | 第32-34页 |
| ·诊断网络的训练过程 | 第34-37页 |
| ·诊断网络的学习流程图 | 第37-38页 |
| ·深海机器人故障诊断网络存在的不足和改良 | 第38-41页 |
| ·用遗传算法优化诊断网络的必要性和可行性 | 第41-42页 |
| ·用遗传神经优化诊断网络的设计 | 第42-50页 |
| ·遗传算法模型的设计 | 第42-45页 |
| ·遗传算法操作运算的设计 | 第45-48页 |
| ·遗传算法的计算流程 | 第48-50页 |
| ·仿真结果 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第四章 深海机器人故障诊断系统的总体设计 | 第55-62页 |
| ·深海机器人故障诊断系统的设计 | 第55-57页 |
| ·遗传神经网络模块 | 第55-56页 |
| ·专家系统诊断模块 | 第56页 |
| ·诊断系统总体结构 | 第56-57页 |
| ·深海机器人故障诊断系统的人机接口 | 第57-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62页 |
| ·工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第70页 |
