基于模糊神经网络的掘进机液压系统故障诊断研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·液压系统故障诊断国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·液压系统故障诊断的发展趋势 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容与章节安排 | 第13-15页 |
| 2 掘进机液压系统故障机理研究 | 第15-25页 |
| ·掘进机液压系统分析 | 第15-16页 |
| ·掘进机液压系统简介 | 第15页 |
| ·掘进机液压系统工作原理 | 第15-16页 |
| ·掘进机液压系统故障机理分析 | 第16-23页 |
| ·液压系统共性故障分析 | 第16-19页 |
| ·掘进机液压系统个性故障分析 | 第19-23页 |
| ·液压系统故障信号选取与处理 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 掘进机液压系统故障知识库的建立 | 第25-37页 |
| ·掘进机液压系统故障知识的获取 | 第25-26页 |
| ·知识获取的方法 | 第25页 |
| ·知识获取的步骤 | 第25-26页 |
| ·掘进机液压系统故障知识的表示 | 第26-30页 |
| ·知识表示的重要性 | 第26-27页 |
| ·掘进机液压系统故障知识表示方法 | 第27-30页 |
| ·知识表示的常用方法 | 第27-29页 |
| ·掘进机液压系统知识表示方法 | 第29-30页 |
| ·掘进机液压系统知识库的设计与建立 | 第30-35页 |
| ·数据库模型的选择 | 第30-31页 |
| ·数据库化知识库的存储 | 第31-34页 |
| ·掘进机液压系统知识库管理设计 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 4 模糊神经网络故障诊断方法研究 | 第37-59页 |
| ·模糊理论 | 第37-41页 |
| ·模糊集合与隶属度函数的确定 | 第37-38页 |
| ·模糊逻辑与模糊推理 | 第38-39页 |
| ·模糊理论在故障诊断中的应用 | 第39-41页 |
| ·模糊故障诊断基本原理 | 第39-40页 |
| ·模糊故障诊断原则 | 第40-41页 |
| ·神经网络基本原理 | 第41-48页 |
| ·人工神经元模型 | 第41-42页 |
| ·神经网络结构与学习 | 第42-43页 |
| ·神经网络的结构 | 第42页 |
| ·神经网络的学习 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络的模型及算法 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络隐含层的优化 | 第45-46页 |
| ·神经网络隐含层的分析 | 第45-46页 |
| ·隐含层神经元个数的确定 | 第46页 |
| ·神经网络在故障诊断中的应用 | 第46-48页 |
| ·神经网络故障诊断原理 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络模型的仿真实验 | 第47-48页 |
| ·模糊逻辑与神经网络的结合 | 第48-49页 |
| ·模糊神经网络 | 第49-57页 |
| ·模糊神经网络故障诊断的基本原理 | 第49-50页 |
| ·模糊神经网络故障诊断模型 | 第50-53页 |
| ·模糊神经网络故障诊断模型建立 | 第50-51页 |
| ·模糊神经网络的学习 | 第51-53页 |
| ·模糊神经网络模型的仿真实验 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 5 故障诊断专家系统软件实现 | 第59-67页 |
| ·系统软件的设计实现 | 第59-62页 |
| ·系统开发工具 | 第59页 |
| ·系统总体设计 | 第59-61页 |
| ·知识库的存储、维护实现 | 第61页 |
| ·专家系统模糊神经网络推理机制的实现 | 第61-62页 |
| ·系统软件界面设计及运行实例 | 第62-66页 |
| ·用户登录模块 | 第62-63页 |
| ·网络训练模块 | 第63-64页 |
| ·故障诊断模块 | 第64-65页 |
| ·知识库管理模块 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
