| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·燃气调压器在燃气工程中的重要地位 | 第8-10页 |
| ·故障诊断技术的研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·故障诊断理论方法 | 第11-13页 |
| ·小波分析与神经网络研究现状 | 第13-15页 |
| ·课题的研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 燃气调压器小波分析故障识别理论 | 第16-31页 |
| ·小波分析的基本原理 | 第17-19页 |
| ·小波函数及积分小波变换 | 第17-19页 |
| ·小波包分析 | 第19-22页 |
| ·小波包能量检测技术 | 第22-23页 |
| ·小波包能量检测技术在燃气调压器中的应用 | 第23-31页 |
| ·燃气调压器工作原理及故障分析 | 第23-27页 |
| ·燃气调压器故障特征提取 | 第27-31页 |
| 第3章 基于神经网络的燃气调压器故障识别 | 第31-46页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第31-36页 |
| ·神经元模型 | 第31-33页 |
| ·神经网络的结构模型 | 第33-34页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第34页 |
| ·神经网络的故障诊断能力 | 第34-36页 |
| ·前馈网络（BP 网络） | 第36-41页 |
| ·BP 网络的结构 | 第36-37页 |
| ·误差反向传播（BP）算法 | 第37-39页 |
| ·BP 网络的学习过程 | 第39-41页 |
| ·基于小波包的神经网络在燃气调压器故障识别中的应用 | 第41-46页 |
| ·基于小波包的神经网络故障识别的原理 | 第41-42页 |
| ·神经网络在燃气调压器故障识别中的应用 | 第42-46页 |
| 第4章 结论与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50页 |