| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1．1 机械故障诊断技术研究的意义 | 第7页 |
| 1．2 国内外机械故障诊断技术现状 | 第7-9页 |
| 1．3 机械故障诊断技术发展趋势 | 第9-10页 |
| 1．4 人工神经网络发展概况 | 第10-11页 |
| 1．5 人工神经网络理论应用于机械故障诊断技术研究现状 | 第11-13页 |
| 2 机械故障诊断技术 | 第13-17页 |
| 2．1 机械故障定义及分类 | 第13-14页 |
| 2．2 机械故障诊断定义 | 第14页 |
| 2．3 机械故障诊断类型 | 第14页 |
| 2．4 机械故障诊断方法 | 第14-15页 |
| 2．5 机械故障诊断过程 | 第15-17页 |
| 3 人工神经网络理论 | 第17-26页 |
| 3．1 生物神经元与人工神经元模型 | 第17-20页 |
| 3．1．1 生物神经元 | 第17-18页 |
| 3．1．2 人工神经元模型 | 第18-19页 |
| 3．1．3 激活函数 | 第19-20页 |
| 3．2 人工神经网络模型 | 第20-21页 |
| 3．3 人工神经网络的学习规则 | 第21-22页 |
| 3．4 多层前馈神经网络模型及BP算法 | 第22-23页 |
| 3．4．1 多层前馈神经网络模型 | 第22-23页 |
| 3．4．2 误差反向传播BP算法 | 第23页 |
| 3．5 人工神经网络模型的特点和性质 | 第23-26页 |
| 4 人工神经网络在机械故障诊断技术中的应用 | 第26-48页 |
| 4．1 人工神经网络理论应用于机械故障诊断技术研究的理论意义 | 第26页 |
| 4．2 变速箱故障诊断的意义 | 第26-27页 |
| 4．3 实验概况 | 第27-29页 |
| 4．4 机械故障诊断信息提取 | 第29页 |
| 4．5 机械故障诊断神经网络模型结构及程序设计 | 第29-48页 |
| 4．5．1 机械故障诊断神经网络模型结构 | 第29-43页 |
| 4．5．2 机械故障诊断神经网络各层间的传递函数 | 第43-44页 |
| 4．5．3 机械故障诊断神经网络的训练参数 | 第44-45页 |
| 4．5．4 机械故障诊断神经网络程序设计 | 第45-48页 |
| 5 数据处理及实验结果分析 | 第48-50页 |
| 5．1 数据分析处理 | 第48页 |
| 5．2 实验结果分析 | 第48-50页 |
| 6 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |