| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第15页 |
| 1.2 机舱报警监控系统国内外发展现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 集中型监视系统 | 第16页 |
| 1.2.2 集散型监视系统 | 第16-17页 |
| 1.2.3 全分布式系统 | 第17页 |
| 1.2.4 现场总线型监控系统 | 第17页 |
| 1.3 船舶故障诊断系统国内外发展现状 | 第17-18页 |
| 1.3.1 智能化船舶诊断 | 第18页 |
| 1.3.2 信号处理技术 | 第18页 |
| 1.3.3 综合船舶诊断技术 | 第18页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第18-21页 |
| 第2章 机舱报警监控系统总体结构设计 | 第21-27页 |
| 2.1 机舱报警监控系统的功能与要求 | 第21-23页 |
| 2.1.1 系统基本功能 | 第21-22页 |
| 2.1.2 技术标准以及规范要求 | 第22-23页 |
| 2.2 系统总体框架设计 | 第23-24页 |
| 2.3 机舱报警监控系统的硬件介绍 | 第24-25页 |
| 2.3.1 电缆的选型 | 第24页 |
| 2.3.2 UPS | 第24页 |
| 2.3.3 网络设备 | 第24-25页 |
| 2.3.4 报警打印机 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 机舱报警监控系统的下位机以及界面设计 | 第27-45页 |
| 3.1 下位机PLC介绍 | 第27-29页 |
| 3.1.1 PLC概述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 PLC模块选择 | 第28-29页 |
| 3.2 PLC程序以及控制流程设计 | 第29-37页 |
| 3.2.1 PLC编程语言种类介绍 | 第29-30页 |
| 3.2.2 PLC硬件组态 | 第30-32页 |
| 3.2.3 PLC编程设计 | 第32-36页 |
| 3.2.4 控制流程设计 | 第36-37页 |
| 3.3 系统通讯网络结构设计 | 第37-41页 |
| 3.3.1 PROFIBUS现场总线技术介绍 | 第37-38页 |
| 3.3.2 PROFIBUS-DP网络建立 | 第38-39页 |
| 3.3.3 工业以太网的建立 | 第39-41页 |
| 3.4 监控界面设计 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于神经网络的船舶机舱报警监控系统的故障诊断研究 | 第45-85页 |
| 4.1 船舶故障诊断技术概述 | 第45-46页 |
| 4.1.1 船舶故障诊断技术类别 | 第45-46页 |
| 4.2 神经网络概述 | 第46-48页 |
| 4.2.1 神经网络的发展 | 第46-47页 |
| 4.2.2 神经网络的研究内容 | 第47页 |
| 4.2.3 神经网络模型 | 第47-48页 |
| 4.3 BP神经网络模型介绍 | 第48-52页 |
| 4.3.1 BP网络结构 | 第48-49页 |
| 4.3.2 BP网络模型建立规则 | 第49-52页 |
| 4.3.3 BP网络设计技巧 | 第52页 |
| 4.4 RBF神经网络模型介绍 | 第52-55页 |
| 4.4.1 径向基函数神经元模型 | 第52-53页 |
| 4.4.2 径向基函数网络结构及其工作原理 | 第53-54页 |
| 4.4.3 径向基函数网络结构的构建 | 第54-55页 |
| 4.5 Elman神经网络模型介绍 | 第55-56页 |
| 4.5.1 Elman网络的结构 | 第55-56页 |
| 4.5.2 Elman网络的构建 | 第56页 |
| 4.6 基于神经网络的故障识别实例分析与仿真 | 第56-67页 |
| 4.6.1 故障问题描述与神经网络模型设计 | 第56-58页 |
| 4.6.2 RBF神经网络的故障识别模型设计与仿真 | 第58-61页 |
| 4.6.3 BP神经网络的故障识别模型设计与仿真 | 第61-67页 |
| 4.7 基于神经网络的故障预测实例分析与仿真 | 第67-83页 |
| 4.7.1 Elman神经网络的故障预测模型设计与仿真 | 第68-76页 |
| 4.7.2 BP神经网络的故障预测模型设计与仿真 | 第76-83页 |
| 4.8 本章小结 | 第83-85页 |
| 第5章 基于遗传算法的机舱报警监控系统的故障诊断优化研究 | 第85-97页 |
| 5.1 遗传算法的基本原理与方法 | 第85-91页 |
| 5.1.1 编码 | 第85-86页 |
| 5.1.2 选择 | 第86-87页 |
| 5.1.3 交叉 | 第87-89页 |
| 5.1.4 变异 | 第89-90页 |
| 5.1.5 适应度函数 | 第90-91页 |
| 5.2 遗传算法优化BP神经网络仿真分析 | 第91-95页 |
| 5.2.1 遗传算法工具箱与功能函数介绍 | 第91-92页 |
| 5.2.2 编码规则与程序设计 | 第92页 |
| 5.2.3 仿真分析 | 第92-95页 |
| 5.3 本章小结 | 第95-97页 |
| 总结 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 攻读硕士期间公开发表论文情况 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 详细摘要 | 第105-109页 |
