| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-16页 |
| ·故障诊断技术的发展现状 | 第12-14页 |
| ·贝叶斯网络研究现状 | 第14-15页 |
| ·牵引变流器故障预测的研究意义 | 第15-16页 |
| ·本论文研究内容及篇章安排 | 第16-17页 |
| 2 贝叶斯网络的基本理论 | 第17-29页 |
| ·贝叶斯网络的数学基础 | 第17页 |
| ·贝叶斯网络描述 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯网络的性质 | 第18-19页 |
| ·贝叶斯网络的学习 | 第19-22页 |
| ·贝叶斯的结构学习 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯网络参数学习算法 | 第21-22页 |
| ·贝叶斯网络学习和推理简例 | 第22-25页 |
| ·贝叶斯网络进行故障诊断的优势和局限性 | 第25-28页 |
| ·常用人工智能诊断技术 | 第25-27页 |
| ·贝叶斯网络的优势 | 第27页 |
| ·贝叶斯网络的局限性和需避免的问题 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 模糊理论 | 第29-33页 |
| ·与模糊理论相关的一些概念 | 第29-30页 |
| ·模糊理论的发展 | 第30页 |
| ·模糊理论的主要研究领域及应用 | 第30-32页 |
| ·主要研究领域 | 第31页 |
| ·常见应用 | 第31-32页 |
| ·本论文中模糊理论的作用 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 牵引变流器的工作原理 | 第33-41页 |
| ·牵引变流器的发展现状 | 第33-36页 |
| ·SS8电力机车主变流器电路结构和工作原理 | 第36-39页 |
| ·SS8主变流器的电路结构 | 第36-37页 |
| ·SS8主变流器电路的工作原理 | 第37-39页 |
| ·SS8主变流器的故障分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5 系统的仿真 | 第41-56页 |
| ·关于FullBNT-1.0.7 | 第41-45页 |
| ·在FullBNT-1.0.7平台上创建一个贝叶斯网络 | 第41-42页 |
| ·贝叶斯网络在FullBNT-1.0.7平台上的仿真与应用举例 | 第42-45页 |
| ·牵引变流器的建模 | 第45-55页 |
| ·基于贝叶斯网络的模型的建立 | 第45-47页 |
| ·先验条件概率的获取 | 第47-50页 |
| ·仿真结果分析 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 结论 | 第56-58页 |
| ·本论文的工作 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61-63页 |
| 作者简历 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |