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飞机自动飞行系统故障诊断专家系统设计

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
注释表第12-13页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-19页
    1.1 飞机故障诊断研究的背景第14-15页
    1.2 飞机故障诊断研究的目的和意义第15-16页
    1.3 国内外相关研究及应用现状第16-18页
    1.4 本文的主要研究内容第18-19页
第二章 智能故障诊断专家系统概述第19-28页
    2.1 人工智能概述第19-21页
        2.1.1 人工智能的研究途径和方法第19页
        2.1.2 人工智能的应用领域第19-21页
    2.2 故障诊断第21-22页
        2.2.1 故障诊断的概念第21页
        2.2.2 故障诊断的发展第21-22页
    2.3 专家系统方法概述第22-26页
        2.3.1 专家系统的基本概念第22-24页
        2.3.2 专家系统分类第24页
        2.3.3 专家系统特点第24-25页
        2.3.4 基于案例的专家系统第25-26页
        2.3.5 基于故障树的专家系统第26页
    2.4 智能故障诊断专家系统总体设计第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 飞机故障案例推理技术研究第28-46页
    3.1 案例推理技术的源起和发展第28-29页
    3.2 飞机故障案例的表示和组织第29-34页
        3.2.1 飞机故障案例表示的相关概念第29页
        3.2.2 飞机故障案例库结构第29-32页
        3.2.3 面向对象的飞机故障案例表示第32-33页
        3.2.4 飞机故障案例的组织第33-34页
    3.3 飞机故障案例检索第34-44页
        3.3.1 粒度计算概述第34-35页
        3.3.2 飞机故障案例及其粒化过程第35-37页
        3.3.3 飞机故障案例检索中的粒度原理第37页
        3.3.4 基于词向量空间改进的飞机故障案例检索模型第37-44页
    3.4 案例库的重用和修改第44页
    3.5 案例库的维护第44-45页
    3.6 本章小结第45-46页
第四章 故障树分析方法研究第46-62页
    4.1 故障树分析法介绍第46页
    4.2 故障树分析法的基本概念第46-47页
    4.3 故障树分析的数学表示第47-49页
    4.4 二元决策图概述第49-50页
    4.5 基于BDD方法的故障树转换第50-56页
        4.5.1 故障树向BDD转化的过程第50页
        4.5.2 利用ite结构实现故障树和BDD的转换第50-53页
        4.5.3 关于底事件顺序的研究第53页
        4.5.4 构件连接法第53-56页
    4.6 基于故障树转化为BDD方法的故障诊断第56-61页
        4.6.1 复杂系统故障诊断的常用方法介绍第56-57页
        4.6.2 一种改进的构件连接法第57-58页
        4.6.3 基于哈夫曼编码的割集排序第58页
        4.6.4 基于改进构件连接法的故障诊断第58-59页
        4.6.5 故障诊断实例第59-61页
    4.7 本章小结第61-62页
第五章 飞机自动飞行系统故障诊断专家系统实现第62-85页
    5.1 某型飞机自动飞行系统概述第62-63页
    5.2 系统设计目标第63-64页
    5.3 系统总体设计框架第64-65页
    5.4 知识库设计第65-69页
        5.4.1 案例知识库设计第65-67页
        5.4.2 故障树知识库设计第67-69页
    5.5 知识库管理第69-70页
    5.6 故障树建立第70-72页
        5.6.1 绘制事件图形第70-71页
        5.6.2 生成布尔代数表达式第71-72页
    5.7 推理机设计第72-77页
        5.7.1 基于案例的推理机设计第72-74页
        5.7.2 基于故障树的推理机设计第74-77页
    5.8 专家系统人机界面设计第77-84页
        5.8.1 登录窗.的设计第78页
        5.8.2 系统主窗体的设计第78-79页
        5.8.3 案例录入模块第79页
        5.8.4 案例推理模块第79-80页
        5.8.5 故障树绘制模块第80-81页
        5.8.6 故障树分析模块第81-82页
        5.8.7 故障树知识库录入模块第82页
        5.8.8 知识的完整性和一致性检查第82-84页
        5.8.9 故障树诊断模块第84页
    5.9 本章小结第84-85页
第六章 总结与展望第85-87页
    6.1 论文总结第85页
    6.2 工作展望第85-87页
参考文献第87-90页
致谢第90-91页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第91页

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