基于贝叶斯网络的列控系统故障诊断研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题研究意义 | 第12-13页 |
| ·列控系统故障特点及常用诊断方法 | 第13-15页 |
| ·列控系统故障诊断常用方法 | 第13-15页 |
| ·列控系统的故障特点 | 第15页 |
| ·贝叶斯网络方法 | 第15-16页 |
| ·贝叶斯网络的研究现状 | 第16-17页 |
| ·主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 贝叶斯网络理论 | 第19-31页 |
| ·基本概念 | 第19-20页 |
| ·贝叶斯网络学习 | 第20-24页 |
| ·结构学习 | 第20-22页 |
| ·参数学习 | 第22-24页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第24-29页 |
| ·精确推理算法 | 第25-28页 |
| ·近似推理算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 3 列控系统诊断模型建立 | 第31-51页 |
| ·列控系统介绍 | 第32-35页 |
| ·高铁列控系统故障数据的挖掘 | 第35-40页 |
| ·故障追踪表 | 第35-37页 |
| ·故障数据的挖掘 | 第37-40页 |
| ·列控系统故障诊断系统贝叶斯网络的构建 | 第40-49页 |
| ·基于专家知识的模型结构构建 | 第40-45页 |
| ·基于结构学习的模型结构构建 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 基于贝叶斯网络的诊断系统 | 第51-71页 |
| ·高铁列控系统故障诊断系统背景 | 第51页 |
| ·Matlab与C#混合编程 | 第51-55页 |
| ·Matlab特点 | 第51-52页 |
| ·C#特点 | 第52页 |
| ·Matlab与C#混合编程的实现 | 第52-55页 |
| ·列控系统故障诊断系统需求分析 | 第55-60页 |
| ·故障诊断系统的整体需求 | 第55-57页 |
| ·诊断系统的模型需求 | 第57-60页 |
| ·故障诊断系统的运行环境需求 | 第60页 |
| ·基于贝叶斯网络的列控系统故障诊断系统的实现 | 第60-69页 |
| ·故障诊断系统的流程图 | 第60-63页 |
| ·贝叶斯网络列控系统故障诊断系统的介绍 | 第63-66页 |
| ·故障诊断实验 | 第66-69页 |
| ·故障诊断系统的测试 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 5 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·论文总结 | 第71-72页 |
| ·论文研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 表索引 | 第75-77页 |
| 图索引 | 第77-79页 |
| 作者简历 | 第79-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |
