危化品运输船舶远程监控及故障诊断关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·远程监控和故障诊断系统研究现状 | 第14-15页 |
| ·国外发展概况 | 第14页 |
| ·国内发展概况 | 第14-15页 |
| ·关键技术研究现状 | 第15-21页 |
| ·数据融合技术 | 第15-18页 |
| ·故障诊断技术 | 第18-21页 |
| ·论文主要研究内容与组织结构 | 第21-23页 |
| ·主要研究内容 | 第21页 |
| ·组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 危化品运输船舶远程监控及故障诊断系统设计 | 第23-36页 |
| ·系统分析 | 第23-24页 |
| ·功能需求 | 第23-24页 |
| ·性能需求 | 第24页 |
| ·系统框架设计 | 第24-32页 |
| ·硬件设计 | 第25-29页 |
| ·软件设计 | 第29-32页 |
| ·关键技术 | 第32-35页 |
| ·基于分簇技术的数据融合 | 第32-34页 |
| ·基于案例推理的动态故障集诊断 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于分簇技术的数据融合算法 | 第36-47页 |
| ·PSO算法简介 | 第36-38页 |
| ·算法原理 | 第36-37页 |
| ·算法流程 | 第37-38页 |
| ·DFACT模型 | 第38-39页 |
| ·DFACT模型假定 | 第38页 |
| ·DFACT数据收集方式 | 第38页 |
| ·DFACT模型设计 | 第38-39页 |
| ·DFACT算法设计 | 第39-44页 |
| ·簇的建立 | 第39-42页 |
| ·簇内数据融合 | 第42-43页 |
| ·簇间数据融合 | 第43-44页 |
| ·监控内容及DFACT算法性能分析 | 第44-46页 |
| ·监控内容 | 第44页 |
| ·算法性能 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于案例推理的动态故障集诊断算法 | 第47-56页 |
| ·贝叶斯网络概述 | 第47-48页 |
| ·先验故障概率 | 第47页 |
| ·贝叶斯网络构建 | 第47-48页 |
| ·动态故障库模型 | 第48-49页 |
| ·CBR-DFDA算法设计 | 第49-53页 |
| ·动态故障集应对机制 | 第49-50页 |
| ·故障案例诊断 | 第50-53页 |
| ·算法性能分析 | 第53-54页 |
| ·故障诊断简单算例 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 系统实现与应用 | 第56-72页 |
| ·项目背景 | 第56页 |
| ·硬件实现 | 第56-60页 |
| ·传感器节点硬件实现 | 第56-58页 |
| ·汇聚节点实现 | 第58页 |
| ·采集数据内容 | 第58-60页 |
| ·软件实现 | 第60-67页 |
| ·软件开发平台 | 第60页 |
| ·系统网络结构 | 第60-61页 |
| ·系统功能结构 | 第61-63页 |
| ·主要功能实现 | 第63-67页 |
| ·系统运行实例 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第79页 |
