| 致谢 | 第1-3页 |
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1．1 课题研究的意义及目的 | 第9-10页 |
| 1．2 故障诊断技术的发展概况 | 第10-13页 |
| 1．2．1 概述 | 第10-11页 |
| 1．2．2 故障诊断方法综述 | 第11-13页 |
| 1．3 故障诊断技术在有杆抽油系统中的应用与发展 | 第13-17页 |
| 1．4 本论文主要工作 | 第17-18页 |
| 第二章 神经网络与专家系统的结合 | 第18-37页 |
| 2．1 神经网络基本理论 | 第18-31页 |
| 2．1．1 神经网络的发展历程 | 第18-20页 |
| 2．1．2 神经网络三要素 | 第20-23页 |
| 2．1．3 BP神经网络模型与算法 | 第23-31页 |
| 2．2 基于神经网络的专家系统 | 第31-36页 |
| 2．2．1 神经网络与专家系统 | 第31-33页 |
| 2．2．2 基于神经网络的专家系统知识表示、获取及推理 | 第33-36页 |
| 2．3 小结 | 第36-37页 |
| 第三章 分层有杆抽油系统示功图预测 | 第37-49页 |
| 3．1 引言 | 第37-38页 |
| 3．2 分层有杆抽油系统预测模型及其数值解 | 第38-47页 |
| 3．2．1 预测模型 | 第38-39页 |
| 3．2．2 显式差分法 | 第39-47页 |
| 3．3 小结 | 第47-49页 |
| 第四章 分层有杆抽油系统井下故障诊断专家系统的研制 | 第49-70页 |
| 4．1 引言 | 第49-51页 |
| 4．2 示功图的预处理 | 第51-54页 |
| 4．2．1 示功图重构 | 第51-53页 |
| 4．2．2 地面边界条件的提取 | 第53-54页 |
| 4．3 故障诊断模型的差分法 | 第54-59页 |
| 4．3．1 相同杆段的显式差分法 | 第54-56页 |
| 4．3．2 界面处的显式差分格式 | 第56页 |
| 4．3．3 数值计算 | 第56-59页 |
| 4．4 分层有杆抽油系统井下故障诊断专家系统的开发 | 第59-68页 |
| 4．4．1 总体方案设计 | 第59-62页 |
| 4．4．2 专家系统的软件实现 | 第62-68页 |
| 4．5 小结 | 第68-70页 |
| 第五章 结束语 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
