基于神经网络的船舶燃油系统故障诊断研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-12页 |
| ·船舶故障诊断技术概述 | 第10-11页 |
| ·船舶故障诊断技术新发展 | 第11-12页 |
| ·课题的研究意义 | 第12-13页 |
| ·本文的结构 | 第13-14页 |
| 第2章 人工神经网络 | 第14-24页 |
| ·人工神经网络 | 第14-16页 |
| ·BP神经网络 | 第16-21页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第16-17页 |
| ·BP神经网络的学习规则 | 第17-20页 |
| ·BP神经网络的设计方法 | 第20-21页 |
| ·BP网络的局限性 | 第21-22页 |
| ·BP网络的改进 | 第22-24页 |
| ·增加动量项 | 第22页 |
| ·自适应学习速率 | 第22-23页 |
| ·Levenberg-Marquardt算法 | 第23-24页 |
| 第3章 模糊理论与模糊神经网络 | 第24-35页 |
| ·模糊数学 | 第24-25页 |
| ·模糊集合 | 第25-32页 |
| ·模糊集合的概念 | 第25-27页 |
| ·模糊集合的隶属函数 | 第27-32页 |
| ·模糊神经网络 | 第32-35页 |
| 第4章 船舶燃油系统故障诊断研究 | 第35-57页 |
| ·船舶燃油系统概述 | 第35-38页 |
| ·主机供油单元典型故障及原因分析 | 第38-39页 |
| ·仿真工具MATLAB简介 | 第39-41页 |
| ·船舶燃油系统故障诊断实例仿真 | 第41-46页 |
| ·故障诊断模型的建立 | 第41页 |
| ·故障诊断模型仿真测试 | 第41-46页 |
| ·故障诊断方法优化 | 第46-52页 |
| ·网络训练方法改进 | 第46-48页 |
| ·模糊化处理 | 第48-52页 |
| ·故障诊断系统 | 第52-57页 |
| ·故障诊断系统总体结构 | 第52-53页 |
| ·故障诊断系统的实现 | 第53-54页 |
| ·故障诊断系统功能介绍 | 第54-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 研究生履历 | 第63页 |
