粗糙集理论在试验台故障诊断中的应用研究
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
·课题研究意义及背景 | 第10-12页 |
·研究意义 | 第10-11页 |
·背景 | 第11-12页 |
·故障诊断技术研究状况分析 | 第12页 |
·糙集理论研究概况 | 第12-15页 |
·粗糙集的产生和发展 | 第12-13页 |
·粗糙集理论的特点 | 第13页 |
·粗糙集理论在故障诊断中的应用现状 | 第13-15页 |
·本文的主要内容 | 第15-16页 |
第2章 液体火箭发动机试验台及故障模式分析 | 第16-23页 |
·液体火箭发动机试验台介绍 | 第16-19页 |
·试验台组成 | 第16-17页 |
·试验工作过程 | 第17页 |
·试验台现有测点分析 | 第17-19页 |
·试验台故障模式分析 | 第19-21页 |
·故障统计分析 | 第19页 |
·故障模式及影响分析 | 第19-21页 |
·本章小结 | 第21-23页 |
第3章 粗糙集理论基础及属性约简算法分析 | 第23-33页 |
·粗糙集理论基本概念 | 第23-27页 |
·知识表达系统和决策表 | 第23-24页 |
·不可分辨关系 | 第24-25页 |
·粗糙集与近似集 | 第25-26页 |
·不精确的数值特征 | 第26-27页 |
·粗糙集约简概念 | 第27-30页 |
·决策表的一致性 | 第27页 |
·约简和核 | 第27-29页 |
·区分矩阵和区分函数 | 第29页 |
·属性依赖度和属性重要度 | 第29-30页 |
·粗糙集数据浓缩的测量 | 第30页 |
·常见属性约简算法分析 | 第30-32页 |
·基于区分矩阵的属性约简算法 | 第30-31页 |
·基于属性重要性的属性约简算法 | 第31页 |
·基于遗传算法的属性约简算法 | 第31-32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
第4章 粗糙集在试验台故障诊断中的应用 | 第33-57页 |
·粗糙集故障诊断系统总体结构设计 | 第33-34页 |
·试验台知识库设计 | 第34-37页 |
·参数特征的标准化表示 | 第34-35页 |
·知识库的构成 | 第35-37页 |
·粗糙集规则训练 | 第37-51页 |
·粗糙集规则训练流程 | 第37-38页 |
·构建原始故障诊断信息决策表 | 第38-40页 |
·一致性检测 | 第40-41页 |
·属性约简 | 第41-46页 |
·值约简 | 第46-51页 |
·粗糙集故障诊断 | 第51-53页 |
·粗糙集故障诊断流程 | 第51页 |
·故障数据的特征提取 | 第51-52页 |
·粗糙集故障诊断 | 第52-53页 |
·知识动态更新方法研究 | 第53-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第5章 系统实验 | 第57-68页 |
·实验目的 | 第57页 |
·实验系统介绍 | 第57-60页 |
·硬件实验系统 | 第57-58页 |
·粗糙集故障诊断系统设计 | 第58-60页 |
·系统实验及结果分析 | 第60-66页 |
·粗糙集规则训练实验及结果分析 | 第61-62页 |
·粗糙集故障诊断实验及结果分析 | 第62-66页 |
·本章小结 | 第66-68页 |
结论 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-76页 |
致谢 | 第76页 |