基于神经网络与专家系统的ABS故障诊断技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·汽车故障诊断技术研究概况和发展方向 | 第10-13页 |
| ·国外研究概况 | 第10-11页 |
| ·国内研究概况 | 第11-13页 |
| ·发展方向 | 第13页 |
| ·本文研究内容与章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 汽车ABS故障诊断理论基础 | 第15-31页 |
| ·专家系统理论 | 第15-21页 |
| ·专家系统的基本结构 | 第15-17页 |
| ·专家系统的开发步骤 | 第17-20页 |
| ·专家系统的特点与问题 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络与BP网络 | 第21-28页 |
| ·人工神经网络概述 | 第21-23页 |
| ·BP网络结构与算法学习 | 第23-25页 |
| ·BP神经网络的局限性 | 第25-26页 |
| ·改进的BP网络算法 | 第26-28页 |
| ·专家系统与神经网络的融合 | 第28-30页 |
| ·神经网络与专家系统结合的优势 | 第28页 |
| ·神经网络-专家系统的结构和工作原理 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 神经网络在汽车ABS故障诊断中的研究 | 第31-51页 |
| ·汽车ABS基本组成与工作原理 | 第31-32页 |
| ·常见的ABS系统故障现象及诊断方法 | 第32-34页 |
| ·基于BP网络故障诊断 | 第34-46页 |
| ·网络样本选取依据 | 第34-36页 |
| ·网络样本数据的选取 | 第36-41页 |
| ·隐含层节点数的确定 | 第41-42页 |
| ·网络的训练与仿真 | 第42-46页 |
| ·基于改进的BP网络故障诊断 | 第46-50页 |
| ·基于L-M算法的BP网络训练 | 第46-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于神经网络专家系统的ABS故障诊断系统 | 第51-69页 |
| ·系统的总体方案设计 | 第51-53页 |
| ·系统的需求分析 | 第51-52页 |
| ·系统的总体结构框架 | 第52-53页 |
| ·知识库管理模块的设计 | 第53-61页 |
| ·知识的获取 | 第53-55页 |
| ·知识库的设计 | 第55-59页 |
| ·知识的管理 | 第59-61页 |
| ·故障诊断模块的设计 | 第61-64页 |
| ·基于专家系统的故障诊断 | 第61-63页 |
| ·基于神经网络的故障诊断 | 第63-64页 |
| ·系统人机界面的实现 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·工作总结 | 第69-70页 |
| ·研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
