基于网络撕裂和神经网络故障诊断方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·模拟电路故障诊断方法的国内外研究现状及进展 | 第13-16页 |
| ·故障诊断技术的现状及方法分类 | 第13-14页 |
| ·模拟电路故障诊断的新进展 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 模拟电路故障诊断及其方法的研究 | 第18-28页 |
| ·模拟电路故障诊断概述 | 第18-20页 |
| ·模拟电路故障诊断基本思想 | 第18页 |
| ·模拟电路故障诊断特点 | 第18-20页 |
| ·模拟电路故障诊断方法 | 第20-22页 |
| ·三大类故障诊断方法 | 第20页 |
| ·模拟电路故障诊断分类 | 第20-22页 |
| ·故障字典法 | 第22-27页 |
| ·交流故障字典法 | 第23页 |
| ·直流故障字典法 | 第23-24页 |
| ·诊断实例 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于网络撕裂法的子网络故障诊断 | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·子网络级故障可诊断条件 | 第28-29页 |
| ·网络撕裂法 | 第29-34页 |
| ·网络的撕裂和子网络特性 | 第30页 |
| ·子网络状态判定条件 | 第30-33页 |
| ·故障子网络定位分析 | 第33-34页 |
| ·交叉撕裂搜索诊断法 | 第34-37页 |
| ·网络撕裂诊断图和撕裂准则 | 第34-36页 |
| ·子网络级故障的逻辑定位 | 第36-37页 |
| ·逐级撕裂搜索法 | 第37-38页 |
| ·诊断实例 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于神经网络的故障诊断法 | 第43-63页 |
| ·人工神经网络概述 | 第43-49页 |
| ·神经网络的特点 | 第43-44页 |
| ·神经网络的主要模型 | 第44-45页 |
| ·神经网络学习算法 | 第45-47页 |
| ·神经网络的故障诊断能力 | 第47-48页 |
| ·神经网络进行模拟电路故障诊断的原理 | 第48-49页 |
| ·BP 算法 | 第49-55页 |
| ·基于 BP 算法的多层前馈网络模型 | 第50-51页 |
| ·BP 网络的学习规则 | 第51-52页 |
| ·改进型的 BP 算法 | 第52-55页 |
| ·RBF 网络 | 第55-57页 |
| ·RBF 网络结构 | 第55-56页 |
| ·RBF 网络的学习算法 | 第56-57页 |
| ·子网络级故障撕裂搜索的神经网络诊断法 | 第57页 |
| ·诊断实例 | 第57-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 模拟电路故障诊断仪的设计 | 第63-66页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·故障诊断仪的设计 | 第63-65页 |
| ·硬件设计 | 第64-65页 |
| ·软件设计 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录 A（攻读学位期间所发表的学术论文目录） | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
