| 1 绪论 | 第1-14页 |
| ·信息时代对制造设备故障诊断的新要求 | 第6-7页 |
| ·现代制造业及其特征 | 第6-7页 |
| ·复杂设备故障诊断的新要求--远程智能故障诊断 | 第7页 |
| ·国内外研究现状及发展分析 | 第7-11页 |
| ·国内外相关技术的研究现状 | 第7-10页 |
| ·发展趋势分析 | 第10-11页 |
| ·智能诊断技术的发展 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容及目标 | 第12-14页 |
| 2 远程智能故障诊断系统研究 | 第14-20页 |
| ·远程智能故障诊断系统 | 第14-18页 |
| ·系统总体结构 | 第14-15页 |
| ·系统功能模型 | 第15-18页 |
| ·RIFDS的计算模型和工作原理 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 系统实现技术研究 | 第20-28页 |
| ·支持远程故障诊断的网络技术 | 第20页 |
| ·基于Web的数据库技术 | 第20-24页 |
| ·网络数据的安全 | 第24页 |
| ·系统故障诊断应用的开发方法 | 第24-27页 |
| ·面向对象的方法 | 第25-26页 |
| ·基于组件的方法 | 第26-27页 |
| ·本章小节 | 第27-28页 |
| 4 RIFDS智能诊断的方法研究与开发 | 第28-53页 |
| ·诊断对象-MS730CP5电控气动塞拉门 | 第28-31页 |
| ·各种智能诊断方法的分析 | 第31-33页 |
| ·基于专家系统的智能诊断 | 第33-41页 |
| ·诊断专家系统的模块结构 | 第33页 |
| ·诊断知识库的建立 | 第33-38页 |
| ·诊断知识的获取 | 第34页 |
| ·诊断知识的表示 | 第34-35页 |
| ·诊断知识库的建立 | 第35-38页 |
| ·推理机制的选择 | 第38-39页 |
| ·动态数据库的建立 | 第39-40页 |
| ·解释程序的设计 | 第40-41页 |
| ·人机接口的设计 | 第41页 |
| ·基于神经网络与专家系统集成的智能诊断 | 第41-52页 |
| ·神经网络故障诊断专家系统的结构 | 第42页 |
| ·前向多层神经网络及BP学习算法 | 第42-46页 |
| ·神经网络诊断专家系统知识库的组建 | 第46-48页 |
| ·神经网络诊断专家系统推理机制 | 第48页 |
| ·基于神经网络专家系统智能诊断COM对象的创建 | 第48-50页 |
| ·神经网络诊断专家系统的解释机制 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 轨道交通门RIFDS的实现与运行验证 | 第53-61页 |
| ·系统开发和运行环境 | 第53页 |
| ·系统运行演示 | 第53-61页 |
| ·智能诊断模块 | 第55-57页 |
| ·基于专家系统的MS730CP5门控系统智能诊断 | 第55-57页 |
| ·基于神经网络专家系统的MS730CP5集控系统智能诊断 | 第57页 |
| ·故障查询模块 | 第57-58页 |
| ·知识维护模块 | 第58-59页 |
| ·技术支持模块 | 第59页 |
| ·留言模块 | 第59-60页 |
| ·在线交流模块 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |