| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8-10页 |
| ·飞机故障诊断的发展概况 | 第10-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 2 飞机故障诊断与预测系统简介 | 第14-28页 |
| ·飞机故障诊断过程分析 | 第14-19页 |
| ·飞机故障来源 | 第14-15页 |
| ·故障的分类 | 第15-16页 |
| ·故障诊断特点 | 第16-18页 |
| ·故障诊断流程 | 第18-19页 |
| ·飞机故障诊断与预测系统 | 第19-27页 |
| ·飞机故障诊断与预测系统概述 | 第19-23页 |
| ·飞机故障案例推理模块 | 第23-26页 |
| ·飞机故障案例库维护模块 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 神经网络与BP 学习算法 | 第28-49页 |
| ·神经网络的定义 | 第28-35页 |
| ·人工神经网络的定义 | 第29-33页 |
| ·神经网络的学习 | 第33-35页 |
| ·BP 学习算法 | 第35-42页 |
| ·网络学习算法 | 第35-40页 |
| ·应用问题 | 第40-42页 |
| ·基于BP 网络的专家系统设计 | 第42-48页 |
| ·设计思想分析 | 第42-43页 |
| ·功能分解 | 第43-46页 |
| ·主要功能模块 | 第46-47页 |
| ·结构框图 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 PW4000 发动机故障诊断实例验证 | 第49-57页 |
| ·故障模式分析 | 第49-51页 |
| ·故障数据采集 | 第49-50页 |
| ·故障模式分类和教师信号 | 第50-51页 |
| ·本实例的NN 模型 | 第51-56页 |
| ·网络模型 | 第51-52页 |
| ·程序代码(在Mat1ab 中建立BP 网络并进行训练及仿真) | 第52-54页 |
| ·实例在MATLAB 中的仿真 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-58页 |
| ·全文总结 | 第57页 |
| ·进一步工作和展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-67页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文 | 第62页 |
| B. 在MAT1AB 中建立BP 网络并进行训练及仿真的数据记录 | 第62-67页 |