BP神经网络与模糊逻辑在智能故障诊断中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 故障诊断的研究背景及目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 故障诊断的发展过程及国内外现状 | 第10-12页 |
| 1.3 课题的研究意义及创新点 | 第12页 |
| 1.4 本文章节内容安排 | 第12-13页 |
| 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 故障诊断知识概述 | 第14-21页 |
| 2.1 故障诊断的基本概念、原理及过程 | 第14-16页 |
| 2.2 当前常用的几种诊断方法 | 第16-19页 |
| 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 人工神经网络和BP神经网络 | 第21-37页 |
| 3.1 人工神经网络概述 | 第21-28页 |
| 3.1.1 人工神经网络的基本概念 | 第21页 |
| 3.1.2 人工神经网络的理论基础 | 第21-23页 |
| 3.1.3 神经元的互联模式 | 第23-26页 |
| 3.1.4 人工神经网络的工作原理分析 | 第26-27页 |
| 3.1.5 人工神经网络的优点 | 第27-28页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第28-36页 |
| 3.2.1 BP网络结构和算法 | 第28-31页 |
| 3.2.2 BP神经网络的设计方法 | 第31-33页 |
| 3.2.3 BP网络的限制与不足 | 第33-34页 |
| 3.2.4 BP网络的改进方法 | 第34-36页 |
| 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 模糊理论和模糊神经网络 | 第37-46页 |
| 4.1 模糊集合与隶属函数 | 第37-39页 |
| 4.2 隶属函数的确定 | 第39页 |
| 4.3 模糊系统与神经网络的结合 | 第39-45页 |
| 4.3.1 模糊系统与神经网络结合的可能性 | 第39-40页 |
| 4.3.2 神经网络与模糊理论的异同点 | 第40-42页 |
| 4.3.3 模糊理论与神经网络结合模式 | 第42-45页 |
| 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 船舶柴油发动机故障仿真实验 | 第46-57页 |
| 5.1 仿真工具MATLAB简介 | 第46-47页 |
| 5.1.1 MATLAB软件的特色 | 第46-47页 |
| 5.1.2 MATLAB软件的优点 | 第47页 |
| 5.2 船舶发动机故障仿真设计与比较 | 第47-56页 |
| 5.2.1 诊断系统模型的仿真设计 | 第47-49页 |
| 5.2.2 诊断系统模型的仿真测试 | 第49-56页 |
| 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 总结 | 第57页 |
| 展望与不足 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
