核动力装置故障诊断智能技术的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-30页 |
| ·引言 | 第13-15页 |
| ·本论文研究工作的意义和目的 | 第15-16页 |
| ·智能诊断方法的研究及应用 | 第16-27页 |
| ·智能诊断方法分类 | 第16-17页 |
| ·专家系统的研究及应用 | 第17-19页 |
| ·神经网络的研究及应用 | 第19-20页 |
| ·专家系统与神经网络的比较 | 第20-21页 |
| ·智能技术在核工程故障诊断中的应用 | 第21-27页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第27-30页 |
| 第2章 基于智能技术的核动力装置故障诊断系统设计 | 第30-40页 |
| ·智能故障诊断系统一般结构及功能特点 | 第30-32页 |
| ·一般结构 | 第30页 |
| ·功能特点 | 第30-32页 |
| ·核动力装置智能故障诊断系统 | 第32-39页 |
| ·对故障诊断的要求 | 第32-33页 |
| ·诊断方法的选择 | 第33-36页 |
| ·诊断系统的设计 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于粗糙集理论故障诊断规则获取方法的研究 | 第40-53页 |
| ·粗糙集理论 | 第40-42页 |
| ·RS理论与数据挖掘的关系 | 第40-41页 |
| ·RS理论的特点及应用 | 第41-42页 |
| ·基于可辨识矩阵的知识约简算法 | 第42-46页 |
| ·可辨识矩阵 | 第42-44页 |
| ·基于可辩识矩阵的最简知识约简算法 | 第44-46页 |
| ·新算法的优点 | 第46页 |
| ·基于粗糙集理论的规则获取方法 | 第46-52页 |
| ·决策规则的产生 | 第46-47页 |
| ·应用实例 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 故障诊断神经网络方法研究 | 第53-76页 |
| ·神经网络概述 | 第53-55页 |
| ·几种神经网络类型及其算法研究 | 第55-70页 |
| ·BP神经网络 | 第55-61页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第61-62页 |
| ·模糊神经网络 | 第62-68页 |
| ·BP网融合诊断 | 第68-70页 |
| ·遗传算法对BP网络结构的优化 | 第70-75页 |
| ·用IGA进化BP神经网络结构和权值 | 第70-74页 |
| ·IGA进化过程的基本步骤 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 神经网络故障诊断系统的建立 | 第76-107页 |
| ·基于神经网络状态监测与故障诊断系统 | 第76-80页 |
| ·状态监测与诊断的层次 | 第76页 |
| ·状态监测与故障诊断原理 | 第76-77页 |
| ·特征参量的获取及诊断信号的选择 | 第77-78页 |
| ·故障与特征参量的对应关系 | 第78-80页 |
| ·基于RS理论的模糊神经网络诊断系统的建立 | 第80-84页 |
| ·RS-FNN诊断系统的基本思想及网络结构 | 第80-82页 |
| ·RS-FNN诊断系统的训练学习及诊断结果 | 第82-84页 |
| ·基于π函数的模糊神经网络诊断系统的建立 | 第84-92页 |
| ·π-FNN网络的结构及参数设置 | 第84-88页 |
| ·π-FNN诊断系统的训练学习及诊断结果 | 第88-92页 |
| ·基于BP网融合诊断系统的建立 | 第92-102页 |
| ·BP网络与D-S证据理论相结合的融合诊断 | 第93-94页 |
| ·融合诊断系统的特征提取及网络训练 | 第94-97页 |
| ·融合系统的诊断验证 | 第97-102页 |
| ·RBF神经网络诊断系统的建立 | 第102-105页 |
| ·RBF神经网络的特点 | 第102页 |
| ·RBF神经网络诊断系统的学习及验证 | 第102-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第6章 故障诊断专家系统规则推理技术的研究 | 第107-116页 |
| ·概述 | 第107页 |
| ·基于规则推理的专家系统结构 | 第107-109页 |
| ·知识库的建立 | 第109-113页 |
| ·知识(规则)的获取 | 第109-110页 |
| ·知识(规则)的表示及推理 | 第110-113页 |
| ·基于规则推理诊断问题的解决 | 第113-114页 |
| ·本章小结 | 第114-116页 |
| 第7章 核动力装置智能故障诊断系统的开发 | 第116-145页 |
| ·概述 | 第116-118页 |
| ·系统的设计与实现 | 第118-129页 |
| ·功能结构设计 | 第118-121页 |
| ·神经网络诊断子系统的实现 | 第121-126页 |
| ·规则推理诊断子系统的实现 | 第126-129页 |
| ·诊断系统与仿真机的实时数据通讯 | 第129-135页 |
| ·服务器通讯程序 | 第129-132页 |
| ·客户机通讯程序 | 第132-133页 |
| ·通讯程序的实现 | 第133-135页 |
| ·系统的测试及诊断结果分析 | 第135-143页 |
| ·本章小结 | 第143-145页 |
| 结论 | 第145-148页 |
| 参考文献 | 第148-159页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第159-160页 |
| 致谢 | 第160-161页 |
| 个人简历 | 第161页 |
