| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题来源及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-15页 |
| 1.2.1 故障诊断方法国内外发展历程 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于人工智能的新型故障诊断方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于贝叶斯网络的故障诊断方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 课题主要研究内容及研究思路 | 第15-18页 |
| 第2章 基于贝叶斯网络的故障诊断方法研究 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 贝叶斯网络基本原理 | 第18-20页 |
| 2.3 贝叶斯网络的建模方法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 结构学习 | 第20-21页 |
| 2.3.2 参数学习 | 第21-22页 |
| 2.4 贝叶斯网络的推理算法 | 第22-26页 |
| 2.4.1 推理算法分类 | 第22页 |
| 2.4.2 推理算法比较 | 第22-23页 |
| 2.4.3 联合树算法及实现过程 | 第23-26页 |
| 2.5 贝叶斯网络的模型实现 | 第26-28页 |
| 2.6 实验验证 | 第28-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 某发控系统故障仿真与采集平台设计 | 第31-47页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 总体设计 | 第31-32页 |
| 3.3 某发控系统故障仿真平台设计 | 第32-41页 |
| 3.3.1 故障仿真平台硬件设计 | 第32-38页 |
| 3.3.2 控制模块逻辑设计 | 第38-40页 |
| 3.3.3 故障模式分析 | 第40-41页 |
| 3.4 某发控系统故障注入平台设计 | 第41-43页 |
| 3.4.1 故障注入平台硬件设计 | 第41-42页 |
| 3.4.2 故障注入平台逻辑设计 | 第42-43页 |
| 3.5 某发控系统故障采集平台设计 | 第43-46页 |
| 3.5.1 故障采集平台搭建 | 第43-44页 |
| 3.5.2 数据激励卡硬件设计 | 第44-45页 |
| 3.5.3 数据激励卡逻辑设计 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于贝叶斯网络的故障诊断软件平台设计 | 第47-58页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 总体设计 | 第47-49页 |
| 4.3 故障注入功能实现 | 第49-50页 |
| 4.3.1 故障注入功能要求 | 第49页 |
| 4.3.2 功能实现 | 第49-50页 |
| 4.4 数据采集功能实现 | 第50-51页 |
| 4.4.1 数据采集功能要求 | 第50页 |
| 4.4.2 功能实现 | 第50-51页 |
| 4.5 模型训练功能实现 | 第51-55页 |
| 4.5.1 模型训练功能要求 | 第51-52页 |
| 4.5.2 模型训练界面设计 | 第52-53页 |
| 4.5.3 功能实现 | 第53-55页 |
| 4.6 故障诊断功能实现 | 第55-57页 |
| 4.6.1 故障诊断功能要求 | 第55页 |
| 4.6.2 故障诊断界面设计 | 第55-56页 |
| 4.6.3 功能实现 | 第56-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于贝叶斯网络的故障诊断方法应用验证 | 第58-71页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 故障仿真系统调试 | 第58-63页 |
| 5.2.1 故障仿真平台调试 | 第58-60页 |
| 5.2.2 故障注入平台调试 | 第60-62页 |
| 5.2.3 故障采集平台调试 | 第62-63页 |
| 5.3 故障仿真系统数据获取 | 第63-64页 |
| 5.4 基于贝叶斯网络的故障诊断方法实验 | 第64-69页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第69-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 附录 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |