| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题提出的背景 | 第10-11页 |
| ·故障诊断研究现状和发展趋势 | 第11-13页 |
| ·故障诊断的意义及概况 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·故障诊断技术发展趋势 | 第12-13页 |
| ·论文的研究意义和主要内容 | 第13-15页 |
| ·论文的研究意义 | 第13-14页 |
| ·论文的主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 工业炸药生产线工艺流程及故障分析 | 第15-26页 |
| ·工业炸药生产线总体结构 | 第15页 |
| ·胶状乳化炸药生产线工艺及故障分析 | 第15-21页 |
| ·胶状线的工艺流程 | 第15-17页 |
| ·胶状线的故障分析 | 第17-21页 |
| ·粉状乳化炸药生产线工艺及故障分析 | 第21-25页 |
| ·粉状线的工艺流程 | 第21-23页 |
| ·粉状乳化线故障点分析 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 故障诊断原理及系统设计方案比较 | 第26-38页 |
| ·故障诊断的基本概念 | 第26-27页 |
| ·专家系统故障诊断技术 | 第27-29页 |
| ·专家系统的基本结构 | 第27-28页 |
| ·专家系统故障诊断的优缺点 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络故障诊断技术 | 第29-34页 |
| ·人工神经网络模型 | 第29-31页 |
| ·BP 神经网络的模型及算法 | 第31-34页 |
| ·神经网络故障诊断的优缺点 | 第34页 |
| ·专家系统和神经网络结合模式的研究 | 第34-37页 |
| ·专家系统和神经网络相结合的必要性 | 第34-35页 |
| ·专家系统和神经网络相结合模式的研究 | 第35-37页 |
| ·基于神经网络的故障诊断专家系统的模型选取 | 第37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于神经网络的故障诊断系统设计 | 第38-57页 |
| ·故障诊断系统的整体设计 | 第38-40页 |
| ·诊断系统的硬件总体结构 | 第38-39页 |
| ·故障诊断系统的软件构架 | 第39-40页 |
| ·生产线实时数据的采集与存取 | 第40-45页 |
| ·DDE 技术实现数据采集 | 第41-43页 |
| ·Socket 技术实现数据上报 | 第43-44页 |
| ·ADO 访问数据库技术 | 第44-45页 |
| ·诊断系统的故障分析及知识表达 | 第45-53页 |
| ·生产线故障知识分析 | 第45-50页 |
| ·ANN 知识库的表达 | 第50-53页 |
| ·故障诊断系统的推理机制 | 第53-55页 |
| ·故障诊断系统的解析机制 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 工业炸药故障诊断系统的实现 | 第57-64页 |
| ·系统的开发环境 | 第57-59页 |
| ·系统的开发工具 | 第57-58页 |
| ·系统的运行环境 | 第58-59页 |
| ·系统主界面及功能描述 | 第59-63页 |
| ·系统主界面 | 第59-60页 |
| ·故障诊断模块 | 第60-62页 |
| ·数据库综合管理模块 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·全文总结 | 第64页 |
| ·研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录: 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第70-71页 |
| 详细摘要 | 第71-73页 |