| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 列车制动故障 | 第10-11页 |
| 1.2.2 列车故障诊断系统 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第12页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 相关技术基础 | 第14-26页 |
| 2.1 故障诊断技术 | 第14-23页 |
| 2.1.1 基于专家系统的故障诊断 | 第14-16页 |
| 2.1.2 基于神经网络的故障诊断 | 第16-21页 |
| 2.1.3 基于案例库的故障诊断 | 第21-23页 |
| 2.2 列车制动故障诊断 | 第23-25页 |
| 2.2.1 列车制动系统 | 第23-24页 |
| 2.2.2 列车制动故障类型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 列车制动故障诊断方法 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 列车制动故障诊断系统需求分析与总体设计 | 第26-36页 |
| 3.1 需求分析 | 第26-27页 |
| 3.1.1 功能需求 | 第26页 |
| 3.1.2 非功能需求 | 第26-27页 |
| 3.2 系统总体框架设计 | 第27-29页 |
| 3.2.1 功能模块设计 | 第27-28页 |
| 3.2.2 分层架构设计 | 第28-29页 |
| 3.3 知识库和数据库结构设计 | 第29-35页 |
| 3.3.1 故障的特征与组成形式 | 第29-30页 |
| 3.3.2 知识库设计 | 第30-33页 |
| 3.3.3 数据库设计 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 列车制动故障诊断模块(BPESFDM)设计 | 第36-49页 |
| 4.1 模块结构设计 | 第36-39页 |
| 4.2 基于专家系统的诊断模块设计 | 第39-41页 |
| 4.3 基于神经网络的诊断模块设计 | 第41-46页 |
| 4.3.1 神经网络构建 | 第41-43页 |
| 4.3.1.1 神经网络结构设计 | 第41-42页 |
| 4.3.1.2 神经网络参数确定 | 第42-43页 |
| 4.3.2 神经网络训练 | 第43-46页 |
| 4.3.2.1 样本的选取 | 第43-44页 |
| 4.3.2.2 数据的处理 | 第44页 |
| 4.3.2.3 神经网络训练实验 | 第44-46页 |
| 4.3.3 基于神经网络的故障诊断实验 | 第46页 |
| 4.4 基于加权投票机制的诊断结果综合模块设计 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 系统的实现与测试 | 第49-58页 |
| 5.1 系统实现环境与工具 | 第49-50页 |
| 5.2 主要运行界面 | 第50-52页 |
| 5.3 系统测试 | 第52-57页 |
| 5.3.1 功能测试 | 第52-56页 |
| 5.3.2 非功能测试 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |