基于故障树和贝叶斯网络的堆垛机故障建模与推理方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·应用背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·应用背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·堆垛机故障诊断 | 第10-11页 |
| ·故障建模与诊断推理 | 第11-14页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第14-17页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| ·论文创新点 | 第17-19页 |
| 2 基于故障树的堆垛机故障建模 | 第19-45页 |
| ·堆垛机概述 | 第19-24页 |
| ·堆垛机系统结构 | 第19-22页 |
| ·主要的常见故障 | 第22-24页 |
| ·基于故障树的堆垛机故障模型建立 | 第24-37页 |
| ·故障树分析法 | 第24-26页 |
| ·建立堆垛机故障树 | 第26-37页 |
| ·底事件概率不确定性分析 | 第37-44页 |
| ·底事件概率不确定性的原因 | 第37-38页 |
| ·底事件模糊数的建立与合成 | 第38-40页 |
| ·专家权重的确定 | 第40-43页 |
| ·解模糊 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 3 基于故障树和贝叶斯网络的堆垛机混合推理 | 第45-76页 |
| ·基于故障树的诊断推理 | 第45-60页 |
| ·故障树分析 | 第45-49页 |
| ·基于故障树的知识库建立 | 第49-56页 |
| ·基于故障树的堆垛机故障推理 | 第56-60页 |
| ·基于贝叶斯网络的概率推理 | 第60-73页 |
| ·贝叶斯网络概述 | 第61页 |
| ·贝叶斯网络模型构造 | 第61-65页 |
| ·基于贝叶斯网络的概率推理 | 第65-73页 |
| ·基于故障树和贝叶斯网络的混合诊断机制 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 4 堆垛机故障建模与推理系统的原型系统开发 | 第76-92页 |
| ·系统总体设计 | 第76-80页 |
| ·系统开发环境 | 第76页 |
| ·系统总体结构 | 第76-77页 |
| ·数据库设计 | 第77-80页 |
| ·系统主要核心模块 | 第80-91页 |
| ·系统主界面 | 第80-82页 |
| ·知识库管理模块 | 第82-90页 |
| ·故障诊断与推理模块 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 5 实例分析及系统验证 | 第92-108页 |
| ·实例分析 | 第92-94页 |
| ·故障诊断 | 第94-107页 |
| ·故障树推理 | 第94-99页 |
| ·贝叶斯网络概率推理 | 第99-106页 |
| ·诊断结果分析 | 第106-107页 |
| ·本章小结 | 第107-108页 |
| 结论 | 第108-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-116页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第116页 |
