| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-12页 |
| 1 绪论 | 第12-23页 |
| ·汽车故障诊断方法概述 | 第12-20页 |
| ·人工经验及仪表设备诊断法 | 第13-14页 |
| ·自诊断方法 | 第14-15页 |
| ·专家系统诊断法 | 第15-18页 |
| ·基于模式识别的汽车故障诊断方法 | 第18-20页 |
| ·融合理论的发展与应用 | 第20-21页 |
| ·起源与发展 | 第20-21页 |
| ·在汽车故障诊断中应用的问题 | 第21页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第21-22页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第22-23页 |
| 2 模式识别与信息融合基本理论 | 第23-38页 |
| ·模式识别 | 第23-24页 |
| ·模式识别的基本概念 | 第23页 |
| ·模式识别的主要研究内容 | 第23-24页 |
| ·模式识别的主要方法 | 第24页 |
| ·基于神经网络的模式识别 | 第24-28页 |
| ·神经网络的拓扑结构与识别过程 | 第25-26页 |
| ·几种典型的神经网络模式识别 | 第26-28页 |
| ·信息融合的基本理论 | 第28-30页 |
| ·基本概念及算法分类 | 第28页 |
| ·融合技术的结构和层次性 | 第28-30页 |
| ·基于D-S证据理论的信息融合 | 第30-36页 |
| ·D-S证据理论的基本概念 | 第31-32页 |
| ·关键技术及其解决方法 | 第32-36页 |
| ·神经网络和D-S证据理论融合的理论基础 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 汽车电控汽油发动机自诊断原理及数据流检测与分析 | 第38-60页 |
| ·汽油发动机电控系统及其控制原理 | 第38-44页 |
| ·汽油发动机的电控系统 | 第38-42页 |
| ·电控汽油发动机控制系统主要器件 | 第42-43页 |
| ·电控发动机运行工况及其控制原理 | 第43-44页 |
| ·汽车电控发动机的故障自诊断 | 第44-46页 |
| ·故障自诊断模式及相关信号 | 第44-45页 |
| ·故障自诊断原理 | 第45-46页 |
| ·系统试验平台的构建 | 第46-49页 |
| ·检测仪器 | 第46-47页 |
| ·检测系统 | 第47-48页 |
| ·检测内容 | 第48-49页 |
| ·电控汽油发动机故障诊断数据流分析 | 第49-59页 |
| ·检测数据—数据流 | 第49-50页 |
| ·故障分析方法 | 第50-52页 |
| ·传感器故障数据流分析 | 第52页 |
| ·执行器故障数据流分析 | 第52-53页 |
| ·两类故障数据流对比分析 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 4 电控汽油发动机故障特征选择与提取方法及其应用 | 第60-78页 |
| ·特征选择与提取简介 | 第60-65页 |
| ·特征评判标准 | 第60-64页 |
| ·特征选择的一般原则 | 第64-65页 |
| ·特征提取与选择的主要方法 | 第65-72页 |
| ·基于K-L变换的特征提取(主成分分析PCA) | 第65-67页 |
| ·基于核的特征选择与提取 | 第67-69页 |
| ·两种方法对比分析 | 第69-72页 |
| ·汽车电控发动机故障诊断参数的提取与选择 | 第72-77页 |
| ·汽车电控发动机故障征兆及其技术状态特征 | 第72-74页 |
| ·汽车电控发动机故障诊断参数的特征选择与提取方法 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 5 电控汽油发动机故障融合诊断结果分析 | 第78-100页 |
| ·诊断流程 | 第78-79页 |
| ·传感器类和执行器类的类间故障融合诊断 | 第79-86页 |
| ·基于神经网络的传感器和执行器类间故障初级诊断 | 第79-81页 |
| ·基于D-S证据理论的传感器和执行器类间故障融合诊断 | 第81-86页 |
| ·传感器类内故障融合诊断 | 第86-90页 |
| ·基于神经网路的传感器类内故障初级诊断 | 第86-88页 |
| ·基于D-S证据理论的传感器类内故障融合诊断 | 第88-90页 |
| ·执行器类内故障融合诊断 | 第90-96页 |
| ·基于神经网络的执行器类内故障初级诊断 | 第90-92页 |
| ·基于D-S证据理论的执行器类内故障融合诊断 | 第92-96页 |
| ·融合结果分析 | 第96-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 结论 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-110页 |
| 附录A | 第110-131页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第131-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 个人简历 | 第133-134页 |