基于AIS的故障诊断专家系统研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的目的及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容和主要工作 | 第14-15页 |
| 第二章 故障诊断专家系统 | 第15-29页 |
| ·故障诊断概述 | 第15-17页 |
| ·故障诊断的研究内容 | 第16-17页 |
| ·特征信息提取 | 第17页 |
| ·故障诊断方法 | 第17-22页 |
| ·基于过程模型的故障诊断方法 | 第18-19页 |
| ·基于信号处理的故障诊断方法 | 第19-20页 |
| ·基于知识的故障诊断方法 | 第20-22页 |
| ·故障诊断专家系统 | 第22-28页 |
| ·专家系统概述 | 第22-24页 |
| ·专家系统的特点 | 第24-25页 |
| ·故障诊断专家系统的组成与工作原理 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 人工免疫系统 | 第29-38页 |
| ·生物免疫的概述 | 第29-35页 |
| ·免疫系统的组成与结构 | 第29-32页 |
| ·免疫系统的工作原理 | 第32页 |
| ·免疫系统的特性 | 第32-34页 |
| ·生物免疫的主要机理 | 第34-35页 |
| ·人工免疫系统的概述 | 第35-37页 |
| ·人工免疫系统的主要算法 | 第35-37页 |
| ·人工免疫系统的应用 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于人工免疫系统的故障诊断专家系统 | 第38-56页 |
| ·引言 | 第38-40页 |
| ·数据预处理 | 第40-43页 |
| ·数据的降维 | 第40-42页 |
| ·数据的规范化 | 第42-43页 |
| ·知识获取 | 第43-53页 |
| ·生成初始检测器 | 第44-46页 |
| ·改进的阴性选择算法 | 第46-47页 |
| ·知识库动态更新 | 第47-50页 |
| ·仿真实验 | 第50-53页 |
| ·推理机制 | 第53-54页 |
| ·知识表示 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 制冷系统的故障诊断专家系统实现 | 第56-78页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·系统的基本结构 | 第56-57页 |
| ·制冷系统的组成与特点 | 第56-57页 |
| ·测试用制冷系统 | 第57页 |
| ·制冷系统故障分析 | 第57-67页 |
| ·制冷系统的特征值选取条件 | 第58-59页 |
| ·本故障诊断系统特征值选取 | 第59-67页 |
| ·制冷系统故障诊断系统专家系统的设计 | 第67-75页 |
| ·数据采集和数据处理 | 第68-70页 |
| ·人机交互界面 | 第70-72页 |
| ·数据库 | 第72-74页 |
| ·知识获取 | 第74页 |
| ·知识表示 | 第74页 |
| ·推理机制 | 第74-75页 |
| ·制冷系统的故障诊断专家系统仿真结果 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·本文总结 | 第78-79页 |
| ·展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第84页 |
