基于改进遗传算法的系统级故障诊断研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 系统级故障诊断的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 系统级故障诊断的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 遗传算法的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 系统级故障诊断及遗传算法介绍 | 第20-30页 |
| 2.1 系统级故障诊断概述 | 第20-25页 |
| 2.1.1 系统级故障诊断的产生与发展 | 第20页 |
| 2.1.2 系统级故障诊断的原理 | 第20-23页 |
| 2.1.3 系统级故障诊断的特点 | 第23-24页 |
| 2.1.4 系统级故障诊断的研究方法总结 | 第24-25页 |
| 2.2 遗传算法概述 | 第25-30页 |
| 2.2.1 遗传算法的产生与发展 | 第25页 |
| 2.2.2 遗传算法的原理 | 第25-26页 |
| 2.2.3 遗传算法的基本流程 | 第26-28页 |
| 2.2.4 遗传算法的特点 | 第28-30页 |
| 第三章 Malek模型下的系统级故障诊断算法 | 第30-49页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 相关概念 | 第30-32页 |
| 3.3 约束方程和算法描述 | 第32-37页 |
| 3.3.1 约束方程 | 第32页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第32-33页 |
| 3.3.3 算法详细过程 | 第33-37页 |
| 3.4 算法的正确性证明 | 第37-40页 |
| 3.5 时间复杂度分析 | 第40-41页 |
| 3.6 参数选择和仿真实验 | 第41-48页 |
| 3.6.1 SFDAM算法的参数选取 | 第42-43页 |
| 3.6.2 仿真实验 | 第43-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 互测PMC模型下的系统级故障诊断算法 | 第49-65页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 相关概念和定义 | 第49-51页 |
| 4.2.1 互测PMC模型 | 第49-50页 |
| 4.2.2 相关概念 | 第50-51页 |
| 4.3 约束方程和算法描述 | 第51-57页 |
| 4.3.1 约束方程 | 第51页 |
| 4.3.2 诊断算法描述 | 第51-52页 |
| 4.3.3 算法过程 | 第52-57页 |
| 4.4 时间复杂度分析 | 第57-58页 |
| 4.5 参数选择和仿真实验 | 第58-64页 |
| 4.5.1 实验环境 | 第58页 |
| 4.5.2 参数选择 | 第58-60页 |
| 4.5.3 仿真实验 | 第60-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文所做工作 | 第65-66页 |
| 5.2 未来工作与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第74页 |
