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纯电动载货汽车关键部件的故障诊断专家系统研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 选题背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 纯电动汽车的研究及应用现状第12-13页
        1.2.2 汽车故障诊断技术的研究现状第13-14页
        1.2.3 故障诊断专家系统的研究现状第14-15页
    1.3 本文的研究目标与研究内容第15-17页
        1.3.1 研究目标第15-16页
        1.3.2 研究内容第16-17页
    1.4 论文结构安排第17-18页
    1.5 本章小结第18-19页
第二章 纯电动载货汽车关键部件的故障树建立第19-33页
    2.1 故障树理论概述第19-22页
        2.1.1 故障树的基本概念第19-20页
        2.1.2 故障树的建立方法第20-22页
    2.2 磷酸铁锂电池系统的故障树分析第22-27页
        2.2.1 磷酸铁锂电池特性研究第22-23页
        2.2.2 磷酸铁锂电池系统故障树的建立第23-27页
    2.3 永磁同步电机的故障树分析第27-32页
        2.3.1 永磁同步电机特性研究第27-29页
        2.3.2 永磁同步电机故障树的建立第29-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第三章 专家系统知识库和解释机的设计第33-43页
    3.1 专家系统概述第33-35页
        3.1.1 专家系统的定义第33页
        3.1.2 专家系统的特点第33-34页
        3.1.3 专家系统的结构第34-35页
    3.2 开发专家系统的可行性和必要性第35-36页
    3.3 专家系统知识的表达第36-39页
        3.3.1 几种常见的知识表达方法第36-39页
        3.3.2 各种知识表达方式的比较第39页
    3.4 知识的获取第39-41页
    3.5 解释机的设计第41-42页
        3.5.1 几种常见的解释方法第41-42页
        3.5.2 各种解释方法的比较第42页
    3.6 本章小结第42-43页
第四章 基于贝叶斯网络的推理机设计第43-57页
    4.1 常用的专家系统推理算法第43-45页
        4.1.1 人工神经网络第43-44页
        4.1.2 支持向量机第44-45页
        4.1.3 贝叶斯网络第45页
        4.1.4 几种推理方法的对比第45页
    4.2 贝叶斯网络的理论基础及其改进方法第45-52页
        4.2.1 推理的不确定性第45-46页
        4.2.2 贝叶斯定理第46页
        4.2.3 主观贝叶斯方法第46-47页
        4.2.4 贝叶斯网络的具体结构第47-48页
        4.2.5 贝叶斯网络示例第48-49页
        4.2.6 贝叶斯网络中的推理第49-50页
        4.2.7 建立贝叶斯网络第50-51页
        4.2.8 确定条件概率表第51-52页
    4.3 应用贝叶斯网络进行故障诊断示例第52-54页
    4.4 专家系统诊断结果辅助决策方法第54-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第五章 专家系统软件的设计与实现第57-71页
    5.1 专家系统软件的结构分析第57-58页
    5.2 专家系统软件的需求分析第58-60页
        5.2.1 专家系统软件的设计目标第58-59页
        5.2.2 专家系统软件的功能分析第59页
        5.2.3 专家系统软件的开发环境分析第59-60页
    5.3 专家系统软件各模块的设计与实现第60-69页
        5.3.1 数据库的设计第61-64页
        5.3.2 功能页面的设计第64-69页
    5.4 专家系统软件的验证第69-70页
    5.5 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 总结第71-72页
    6.2 展望第72页
    6.3 本章小结第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页

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