基于神经网络的密闭鼓风炉早期故障诊断集成系统
| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·密闭鼓风炉熔炼过程 | 第6-7页 |
| ·课题介绍 | 第7-8页 |
| ·课题的提出 | 第7页 |
| ·熔炼过程故障诊断概况 | 第7-8页 |
| ·国内外故障诊断技术研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 故障诊断理论与方法分析 | 第12-20页 |
| ·故障诊断基本理论 | 第12-13页 |
| ·故障分类 | 第12页 |
| ·故障诊断任务 | 第12-13页 |
| ·故障诊断系统的性能指标 | 第13页 |
| ·故障诊断方法 | 第13-15页 |
| ·智能故障诊断系统 | 第15-20页 |
| ·基于专家系统的故障诊断系统 | 第15-17页 |
| ·模糊故障诊断方法 | 第17-18页 |
| ·神经网络故障诊断系统 | 第18-19页 |
| ·智能集成故障诊断系统 | 第19-20页 |
| 第三章 早期故障诊断智能集成系统设计 | 第20-29页 |
| ·故障诊断系统总体结构 | 第20-21页 |
| ·神经网络结构 | 第21-26页 |
| ·误差反传(BP)神经网络介绍 | 第21-23页 |
| ·基于误差反传的生产过程早期故障诊断神经网络结构 | 第23-26页 |
| ·专家系统结构 | 第26-28页 |
| ·模糊化 | 第26-27页 |
| ·专家规则集与推理 | 第27-28页 |
| ·智能系统集成 | 第28-29页 |
| 第四章 熔炼过程故障诊断系统方案实施 | 第29-45页 |
| ·熔炼工艺概述 | 第29-30页 |
| ·熔炼过程故障分析 | 第30-33页 |
| ·系统的特征参数选择 | 第33-34页 |
| ·M1参数集合 | 第33-34页 |
| ·M2参数集合 | 第34页 |
| ·基于智能集成系统的故障诊断系统构建 | 第34-41页 |
| ·神经网络结构实例化 | 第35-38页 |
| ·专家系统结构实例化 | 第38-40页 |
| ·规则表示与规则库构成 | 第40-41页 |
| ·诊断过程 | 第41-42页 |
| ·诊断实例 | 第42-44页 |
| ·系统评价 | 第44-45页 |
| 第五章 故障诊断系统软件实现 | 第45-59页 |
| ·软硬件平台 | 第45-46页 |
| ·软件功能设计 | 第46-48页 |
| ·软件实现 | 第48-54页 |
| ·数据通信技术 | 第48-51页 |
| ·数据结构 | 第51-52页 |
| ·多线程技术 | 第52-54页 |
| ·软件界面 | 第54-59页 |
| ·故障诊断总界面 | 第54页 |
| ·信息输入界面 | 第54-56页 |
| ·数据查询界面 | 第56-57页 |
| ·帮助界面 | 第57-59页 |
| 第六章 总结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
