| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1．1 故障诊断技术的必要性 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外当前的研究状况 | 第9页 |
| 1．3 论文主要的研究工作 | 第9-11页 |
| 2 故障诊断技术 | 第11-18页 |
| 2．1 故障诊断中的基本概念 | 第11-14页 |
| 2．2 故障诊断的过程 | 第14-16页 |
| 2．3 故障的智能诊断专家系统 | 第16-17页 |
| 2．4 故障诊断专家系统的发展方向 | 第17-18页 |
| 3 智能故障诊断系统开发的策略和方法 | 第18-24页 |
| 3．1 研究智能故障诊断系统开发策略和方法的必要性 | 第18页 |
| 3．2 智能故障诊断系统开发步骤和结构 | 第18-24页 |
| 3．2．1 人机接口模块的开发 | 第19-20页 |
| 3．2．2 知识库和数据库管理模块的开发 | 第20-21页 |
| 3．2．3 诊断推理模块的开发 | 第21页 |
| 3．2．4 诊断信息获取模块的开发 | 第21-22页 |
| 3．2．5 机器学习模块的开发 | 第22-24页 |
| 4 船舶设备智能故障诊断通用平台的实现方法 | 第24-44页 |
| 4．1 船舶设备智能故障诊断通用平台的提出 | 第24-26页 |
| 4．2 船舶设备故障诊断通用平台的工作原理 | 第26-44页 |
| 4．2．1 人工神经元模型及BP神经网络学习算法 | 第26-33页 |
| 4．2．2 神经网络同专家系统相结合的诊断技术 | 第33-38页 |
| 4．2．3 知识库的建立 | 第38-40页 |
| 4．2．4 故障诊断专家系统的推理机制 | 第40-44页 |
| 5 船舶设备智能故障诊断通用平台系统的软件实现 | 第44-72页 |
| 5．1 知识库的建立 | 第44-49页 |
| 5．1．1 通用平台中的知识表示 | 第44-45页 |
| 5．1．2 通用平台中知识的获取 | 第45-46页 |
| 5．1．3 通用平台中知识库的实现技术 | 第46-49页 |
| 5．2 神经网络的软件实现 | 第49-57页 |
| 5．2．1 Matlab软件实现 BP神经网络 | 第49-51页 |
| 5．2．2 C++语言实现神经网络 | 第51页 |
| 5．2．3 Visua1 C++ 与Matlab混合编程 | 第51-57页 |
| 5．3 船舶设备智能故障诊断通用平台的结构 | 第57-63页 |
| 5．3．1 通用平台系统的流程图 | 第57页 |
| 5．3．2 针对配电屏的故障诊断分析 | 第57-63页 |
| 5．4 船舶设备故障诊断通用平台的操作界面 | 第63-72页 |
| 结论和总结 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 附录A C++语言编写BP神经网络算法的源代码 | 第76-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第85页 |