| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 引言 | 第9-13页 |
| ·汽车故障诊断的发展过程 | 第9-10页 |
| ·人工检测阶段 | 第9页 |
| ·使用专用诊断设备阶段 | 第9-10页 |
| ·故障自诊断阶段 | 第10页 |
| ·国外汽车故障诊断技术的发展 | 第10-11页 |
| ·国内汽车故障诊断技术的发展 | 第11-12页 |
| ·汽车故障诊断技术的发展趋势 | 第12页 |
| ·本课题的主要研究内容和意义 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 2 神经网络应用基础分析 | 第13-21页 |
| ·生物神经元 | 第13-14页 |
| ·神经元的数学模型 | 第14页 |
| ·决定神经网络整体性能的三大要素 | 第14-20页 |
| ·神经元(信息处理单元)的特性——神经元的转移函数 | 第14-17页 |
| ·阈值型转移函数 | 第15页 |
| ·非连续性转移函数 | 第15-16页 |
| ·分段线性转移函数 | 第16页 |
| ·概率型转移函数 | 第16-17页 |
| ·神经元之间相互连接的形式——拓扑结构 | 第17-18页 |
| ·前馈型神经网络 | 第17页 |
| ·反馈型神经网络 | 第17-18页 |
| ·自组织网络 | 第18页 |
| ·为适应环境而改善性能的算法——学习规则 | 第18-20页 |
| ·无导师学习 | 第19页 |
| ·有导师学习 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 神经网络在故障诊断方面的应用 | 第21-31页 |
| ·神经网络的比较与选择 | 第21-22页 |
| ·BP神经网络应用基础分析 | 第22-27页 |
| ·BP网络模型 | 第22-23页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第23-27页 |
| ·误差的含义以及调整权值的过程 | 第23-24页 |
| ·BP算法的递推过程 | 第24-26页 |
| ·BP算法的信号流向 | 第26-27页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络 | 第27-29页 |
| ·遗传算法原理 | 第27页 |
| ·遗传算法实现 | 第27-29页 |
| ·种群初始化 | 第27-28页 |
| ·适应度函数 | 第28页 |
| ·选择操作 | 第28页 |
| ·交叉操作 | 第28-29页 |
| ·变异操作 | 第29页 |
| ·应用基于遗传算法BP网络进行故障诊断的技术方案 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 用MATLAB实现基于BP神经网络的发动机故障诊断系统 | 第31-53页 |
| ·MATLAB软件相关内容 | 第31页 |
| ·混合编程创建发动机故障诊断系统登录界面 | 第31-36页 |
| ·MATLAB与ACCESS数据库混合编程技术 | 第33页 |
| ·程序实现过程 | 第33-36页 |
| ·打开数据库进行核对 | 第33-34页 |
| ·登录按钮功能实现 | 第34-35页 |
| ·密码的星号显示 | 第35-36页 |
| ·使用MATLAB软件创建故障诊断系统主界面 | 第36-42页 |
| ·数据读取部分 | 第37-39页 |
| ·读取数据 | 第37-38页 |
| ·对数据进行归一化 | 第38-39页 |
| ·建立网络与仿真部分 | 第39-40页 |
| ·构建BP神经网络 | 第39页 |
| ·仿真测试 | 第39-40页 |
| ·实时测试部分 | 第40-42页 |
| ·读取在线测试数据 | 第40-41页 |
| ·调用网络预测结果 | 第41页 |
| ·显示故障类型 | 第41-42页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络的实现 | 第42-47页 |
| ·神经网络算法 | 第43-44页 |
| ·遗传算法主函数 | 第44-46页 |
| ·使用遗传算法前后对比 | 第46-47页 |
| ·BP_DEMO_DIAGNOSTIC功能设定 | 第47-48页 |
| ·系统打包布署 | 第48-51页 |
| ·加载文件 | 第48-50页 |
| ·编译以及封装项目 | 第50-51页 |
| ·实施安装 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 5 试验系统搭建与数据采集 | 第53-65页 |
| ·确定试验方案的核心内容 | 第53-57页 |
| ·参数的选择 | 第53-57页 |
| ·故障类型的选择 | 第57页 |
| ·运行状况的选择 | 第57页 |
| ·试验平台所用仪器 | 第57-60页 |
| ·发动机故障实验台 | 第58-59页 |
| ·AVL4000尾气分析仪 | 第59页 |
| ·K81故障解码器 | 第59-60页 |
| ·操作步骤 | 第60页 |
| ·试验结果 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 发动机故障诊断系统测试与验证 | 第65-75页 |
| ·参数确定 | 第65-69页 |
| ·确定数据形式 | 第65-66页 |
| ·确定网络结构 | 第66-69页 |
| ·确定隐含层神经元个数 | 第66-68页 |
| ·确定隐含层和输出层的传递函数 | 第68-69页 |
| ·确定网络的训练函数 | 第69页 |
| ·确定网络训练参数 | 第69页 |
| ·学习率的选择 | 第69页 |
| ·其他参数 | 第69页 |
| ·创建网络 | 第69-72页 |
| ·输入输出数据集 | 第69-70页 |
| ·选定网络结构 | 第70页 |
| ·训练网络结果对比 | 第70-72页 |
| ·在线测试 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 7 总结与展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 个人简介 | 第79-80页 |
| 导师简介 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士期间发表的文章 | 第82-83页 |
| 附录 | 第83-93页 |