某型号运载火箭的智能漏电故障诊断方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-22页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·课题的研究背景 | 第8-9页 |
| ·课题的实用意义 | 第9页 |
| ·国内外的研究现状和发展趋势 | 第9-20页 |
| ·设备故障诊断的发展历史 | 第9-10页 |
| ·智能故障诊断技术研究现状 | 第10-20页 |
| ·本文研究的目标和内容 | 第20-21页 |
| ·论文内容安排 | 第21-22页 |
| 2 理论基础简介 | 第22-31页 |
| ·图论 | 第22-26页 |
| ·图的基本概念 | 第22-24页 |
| ·某型号运载火箭漏电故障诊断系统图论模型 | 第24-25页 |
| ·某型号运载火箭漏电故障诊断系统图论模型的转化 | 第25-26页 |
| ·信息熵理论基础 | 第26-28页 |
| ·信息熵 | 第26-27页 |
| ·基于信息熵的“二分法”诊断原理 | 第27-28页 |
| ·专家系统 | 第28-30页 |
| ·故障诊断专家系统概述 | 第28-29页 |
| ·故障诊断专家系统组成 | 第29页 |
| ·故障诊断专家系统的工作原理 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于案例推理的某型号运载火箭漏电故障诊断方法 | 第31-50页 |
| ·案例推理理论概述 | 第31-37页 |
| ·案例推理的概念 | 第31页 |
| ·案例推理的理论基础 | 第31-32页 |
| ·CBR 故障诊断基本过程 | 第32-36页 |
| ·案例推理方法的优缺点 | 第36-37页 |
| ·基于案例推理的某型号运载火箭漏电故障诊断方法 | 第37-49页 |
| ·案例知识的表示和案例的组织 | 第37-39页 |
| ·案例的分类 | 第39-40页 |
| ·案例的存储 | 第40-43页 |
| ·案例知识的获取 | 第43-44页 |
| ·案例知识的参数化 | 第44-46页 |
| ·漏电故障案例的检索与匹配 | 第46-48页 |
| ·案例的调整 | 第48-49页 |
| ·案例的学习 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于案例推理和图论模型方法的融合诊断 | 第50-54页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·基于案例推理和基于图论模型方法的融合诊断 | 第50-51页 |
| ·基于最小路集的诊断过程 | 第51-52页 |
| ·案例推理诊断流程 | 第52-54页 |
| 5 某型号运载火箭漏电故障诊断系统的设计与实现 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·系统功能结构 | 第54-55页 |
| ·软件开发环境 | 第55-56页 |
| ·数据库（含案例库）设计 | 第56-59页 |
| ·数据库管理的软件实现 | 第59-61页 |
| ·案例知识库管理 | 第59-60页 |
| ·案例基本信息维护 | 第60-61页 |
| ·诊断实例 | 第61-63页 |
| ·漏电故障诊断测试结果分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 6 结论与展望 | 第66-67页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72页 |
