基于网络的分布式故障诊断系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·故障诊断的历史与现状 | 第9-12页 |
| ·故障诊断技术的出现 | 第9-10页 |
| ·故障诊断学的基本概念 | 第10页 |
| ·故障诊断的发展动向 | 第10-12页 |
| ·国内的研究现状 | 第12页 |
| ·基于网络的远程诊断 | 第12-16页 |
| ·计算机网络技术的发展及其影响 | 第12-13页 |
| ·计算机网络对诊断技术的影响 | 第13-15页 |
| ·本文的对象系统 | 第15-16页 |
| ·本文的主要内容及意义 | 第16-18页 |
| 第二章 基于网络的分布式故障诊断系统体系结构分析 | 第18-27页 |
| ·分布式多层次诊断系统的结构设计原则 | 第18-19页 |
| ·本地与远程相结合 | 第18页 |
| ·人工神经网络与故障树信息相结合 | 第18-19页 |
| ·先验知识和后期学习相结合 | 第19页 |
| ·诊断系统体系结构分析 | 第19-22页 |
| ·一般诊断系统功能需求分析 | 第19-21页 |
| ·多层诊断系统体系结构 | 第21-22页 |
| ·系统各功能模块界面 | 第22-26页 |
| ·数据采集部分 | 第22-23页 |
| ·知识管理部分 | 第23-25页 |
| ·故障诊断部分 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于网络的数据采集与传输技术的研究 | 第27-40页 |
| ·网络传输需求分析 | 第27页 |
| ·远程通信技术 | 第27-34页 |
| ·TCP／IP协议 | 第27-29页 |
| ·Winsock网络编程接口 | 第29-31页 |
| ·MIDAS技术 | 第31-33页 |
| ·ActiveX技术 | 第33-34页 |
| ·远程数据采集的实现 | 第34-39页 |
| ·数据采集需求 | 第34-35页 |
| ·实时数据采集的实现 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于神经网络的现场诊断系统设计 | 第40-51页 |
| ·神经网络基本原理 | 第40-42页 |
| ·神经元简介 | 第40页 |
| ·神经网络的结构 | 第40-41页 |
| ·神经网络的能力及优点 | 第41-42页 |
| ·改进型BP神经网络算法在故障诊断中的应用 | 第42-47页 |
| ·BP算法 | 第43-44页 |
| ·改进型的BP算法 | 第44-45页 |
| ·BP算法仿真实例 | 第45-47页 |
| ·改进的BP算法在检测线制动台故障诊断中的应用 | 第47-50页 |
| ·制动台特征参数提取 | 第47-48页 |
| ·神经网络模型设计及样本训练 | 第48-49页 |
| ·诊断效果与优点 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于故障树的远程诊断系统设计 | 第51-59页 |
| ·故障树技术 | 第51-54页 |
| ·故障树分析法的基本原理 | 第51-52页 |
| ·故障树分析法的特点 | 第52页 |
| ·故障树建立方法 | 第52-54页 |
| ·机动车检测系统故障树的建立 | 第54页 |
| ·数据库和故障树知识库的结合 | 第54-56页 |
| ·面向对象的故障树节点知识表示模型 | 第54-55页 |
| ·故障树信息在数据库中的存储形式 | 第55-56页 |
| ·基于故障树的逻辑推理诊断法 | 第56-58页 |
| ·基于故障树诊断的逻辑推理及规则 | 第56-57页 |
| ·检索的算法实现 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 全文总结 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
