基于本体的智能故障诊断的不确定性推理研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关研究现状与发展趋势 | 第11-15页 |
| ·基于贝叶斯网络的智能故障诊断 | 第11-12页 |
| ·基于本体的智能故障诊断 | 第12-13页 |
| ·基于本体的不确定性知识的表示与推理 | 第13-15页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 研究的理论基础 | 第16-28页 |
| ·本体概述 | 第16-22页 |
| ·本体的定义 | 第16-17页 |
| ·本体建模原语 | 第17-18页 |
| ·本体描述语言和OWL | 第18-20页 |
| ·本体构建的原则与方法 | 第20-22页 |
| ·本体开发工具及相关技术 | 第22-24页 |
| ·Protégé介绍 | 第22-23页 |
| ·Jena 介绍 | 第23-24页 |
| ·本体语言OWL 的概率扩展 | 第24-26页 |
| ·本体知识表示与推理问题 | 第24页 |
| ·本体语言OWL 的概率扩展 | 第24-26页 |
| ·贝叶斯网络理论 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于本体的智能故障诊断的知识表示 | 第28-40页 |
| ·振动故障诊断中的不确定性 | 第28-29页 |
| ·基于本体的故障诊断知识表达模型 | 第29-39页 |
| ·基于本体的故障诊断框架 | 第29-31页 |
| ·故障诊断知识的本体描述 | 第31-36页 |
| ·不确定性知识的本体表示 | 第36-37页 |
| ·转子故障诊断的知识表示实现 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 故障诊断知识本体结构的转换 | 第40-50页 |
| ·基于本体的贝叶斯网络的构建 | 第40-44页 |
| ·概念与节点的转换 | 第40-42页 |
| ·关系到弧的转换 | 第42-44页 |
| ·属性值的转换 | 第44页 |
| ·条件概率分布表的构建 | 第44-48页 |
| ·贝叶斯网络的概率理论 | 第45页 |
| ·条件概率的计算 | 第45-47页 |
| ·构建条件概率表 | 第47-48页 |
| ·转子故障诊断本体结构的转换 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于本体的智能故障诊断的不确定性推理 | 第50-64页 |
| ·基于本体的贝叶斯网络语义 | 第50-51页 |
| ·不确定性推理机制的研究 | 第51-56页 |
| ·推理机制 | 第51-52页 |
| ·本体推理 | 第52-54页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第54-56页 |
| ·转子故障诊断的不确定性推理 | 第56-62页 |
| ·故障诊断搜索树的建立 | 第57-58页 |
| ·启发式搜索搜索树 | 第58-59页 |
| ·最大后验概率估计 | 第59-60页 |
| ·转子故障诊断实例 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 附录 A：硕士期间发表的论文 | 第74-75页 |
| 详细摘要 | 第75-81页 |
