| 第1章 绪论 | 第1-13页 |
| ·故障诊断技术的概述 | 第7-9页 |
| ·故障的划分 | 第7页 |
| ·故障检测的含义 | 第7页 |
| ·故障诊断的含义与任务 | 第7-8页 |
| ·故障诊断技术的主要方法 | 第8-9页 |
| ·故障诊断技术的现状、发展及前景 | 第9-11页 |
| ·故障诊断技术的现状 | 第9-10页 |
| ·故障诊断技术发展 | 第10-11页 |
| ·故障诊断技术的前景 | 第11页 |
| ·本文的选题背景和研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 多电飞机电气系统的故障诊断技术 | 第13-22页 |
| ·多电飞机电气系统 | 第13-20页 |
| ·多电飞机 | 第13页 |
| ·多电飞机电气系统 | 第13-15页 |
| ·多电飞机电气系统结构 | 第15-19页 |
| ·多电飞机电气系统故障诊断 | 第19-20页 |
| ·多电飞机电气系统故障诊断方法 | 第20-22页 |
| ·基于专家系统的故障诊断方法 | 第20-21页 |
| ·基于神经网络的故障诊断方法 | 第21-22页 |
| 第3章 基于专家系统的多电飞机电气系统故障诊断实现 | 第22-31页 |
| ·DAO | 第22-23页 |
| ·故障诊断专家系统基本结构 | 第23-24页 |
| ·系统知识表达和知识库的建立 | 第24-28页 |
| ·产生式的知识表达 | 第25-26页 |
| ·系统知识库模块 | 第26-28页 |
| ·推理机模块 | 第28-31页 |
| 第4章 基于神经网络的多电飞机电气系统故障诊断实现 | 第31-75页 |
| ·BP神经网络故障诊断系统的设计 | 第31-42页 |
| ·反向传播网络 | 第31-35页 |
| ·BP网络的设计 | 第35-38页 |
| ·BP网络的六种优化算法 | 第38-42页 |
| ·系统故障诊断软件的设计与实现 | 第42-48页 |
| ·基于MATLAB工具箱的软件设计 | 第42-44页 |
| ·MATLAB6.1与Visual Basic6.0集成 | 第44-46页 |
| ·软件实现 | 第46-48页 |
| ·系统故障诊断实现 | 第48-72页 |
| ·电气负载管理中心故障诊断 | 第48-66页 |
| ·固态功率控制器的故障诊断 | 第66-72页 |
| ·比较各种改进算法及其函数 | 第72-73页 |
| ·比较专家系统和神经网络两种诊断方法 | 第73-75页 |
| 第5章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·主要工作总结 | 第75页 |
| ·本文的主要贡献 | 第75-76页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
