| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| ·机械故障诊断技术 | 第7-10页 |
| ·故障诊断过程 | 第7-8页 |
| ·故障诊断技术的发展 | 第8-9页 |
| ·故障诊断技术概述 | 第9-10页 |
| ·汽车诊断技术 | 第10-14页 |
| ·汽车诊断方法 | 第11页 |
| ·国外汽车诊断技术概况 | 第11-12页 |
| ·国内汽车诊断技术概况 | 第12-14页 |
| ·选题意义 | 第14-15页 |
| 第2章 神经网络诊断原理 | 第15-24页 |
| ·引言 | 第15-18页 |
| ·人工神经元模型 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第17-18页 |
| ·BP神经网络 | 第18-24页 |
| ·多层神经网络的结构 | 第18-19页 |
| ·BP算法 | 第19页 |
| ·性能指数 | 第19-20页 |
| ·链规则 | 第20-22页 |
| ·误差信号的逆传播 | 第22-23页 |
| ·BP算法小结 | 第23-24页 |
| 第3章 电控发动机故障诊断问题的研究 | 第24-37页 |
| ·汽车发动机电控系统的基本组成 | 第24-26页 |
| ·传感器 | 第24-25页 |
| ·执行器 | 第25-26页 |
| ·电控单元(ECU) | 第26页 |
| ·电控发动机运行工况及其控制 | 第26-30页 |
| ·发动机运行工况及其描述 | 第26-27页 |
| ·发动机典型运行工况的控制 | 第27-30页 |
| ·电控发动机故障自诊断原理 | 第30-32页 |
| ·传感器的故障诊断 | 第31页 |
| ·执行器的故障诊断 | 第31-32页 |
| ·线路故障诊断 | 第32页 |
| ·电控发动机故障症兆及其技术状态特征 | 第32-37页 |
| ·电控发动机典型故障的结构症兆 | 第33页 |
| ·典型故障症兆的技术状态特征 | 第33-37页 |
| 第4章 基于神经网络方法的电控发动机故障诊断方法的研究 | 第37-56页 |
| ·数据检测与样本采集 | 第37-39页 |
| ·检测仪器 | 第37-38页 |
| ·检测系统 | 第38页 |
| ·检测内容 | 第38-39页 |
| ·典型故障征兆的特征选择与提取 | 第39-43页 |
| ·怠速不稳原因的分析 | 第39页 |
| ·怠速不稳定的技术状态特征选择 | 第39-41页 |
| ·怠速不稳定的技术状态特征提取 | 第41-43页 |
| ·神经网络拓扑结构的设计 | 第43-44页 |
| ·网络的层数 | 第43-44页 |
| ·神经元节点数 | 第44页 |
| ·活性转移函数 | 第44页 |
| ·神经网络的训练 | 第44-50页 |
| ·神经网络的训练参数 | 第44-45页 |
| ·用子训练得神经网络结构 | 第45页 |
| ·神经网络训训练程序 | 第45-47页 |
| ·不同神经网络参数的训练效率和结果 | 第47-50页 |
| ·基于神经网络的故障模式识别 | 第50-56页 |
| ·故障模式识别程序 | 第50页 |
| ·样本数据形式对识别能力的影响 | 第50-54页 |
| ·网络的拓扑结构对识别能力的影响 | 第54-56页 |
| 第5章 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |