汽车检测线远程智能诊断系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 故障诊断技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 汽车检测线故障诊断 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 汽车检测线远程智能诊断系统总体架构 | 第15-20页 |
| 2.1 系统的总体架构 | 第15-17页 |
| 2.1.1 系统的需求分析 | 第15-16页 |
| 2.1.2 系统结构 | 第16-17页 |
| 2.2 关键技术研究 | 第17-20页 |
| 第三章 汽车检测线的故障分析与数据采集 | 第20-31页 |
| 3.1 汽车检测线概述 | 第20-23页 |
| 3.1.1 汽车检测线结构 | 第20-22页 |
| 3.1.2 工作原理 | 第22-23页 |
| 3.2 汽车检测线常见故障及分析 | 第23-25页 |
| 3.2.1 故障分析 | 第23-24页 |
| 3.2.2 故障诊断方式设计 | 第24-25页 |
| 3.3 飞思卡尔故障数据采集硬件设计 | 第25-28页 |
| 3.3.1 选用飞思卡尔的原因 | 第25-26页 |
| 3.3.2 数字量信号的采集 | 第26-28页 |
| 3.3.3 模拟信号量的采集 | 第28页 |
| 3.4 模拟信号曲线的相关系数研究 | 第28-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 故障树分析方法研究 | 第31-43页 |
| 4.1 故障树分析法基本概念和符号 | 第31-34页 |
| 4.1.1 概述 | 第31-32页 |
| 4.1.2 基本概念和符号 | 第32-33页 |
| 4.1.3 故障树的数学表示 | 第33-34页 |
| 4.2 故障树的建立 | 第34-37页 |
| 4.3 故障树的定性分析 | 第37-38页 |
| 4.4 故障树底事件故障概率确定 | 第38-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 汽车检测线故障诊断专家系统设计 | 第43-53页 |
| 5.1 专家系统基本结构 | 第43-45页 |
| 5.2 知识库的建立及研究 | 第45-48页 |
| 5.2.1 知识的获取 | 第45页 |
| 5.2.2 知识的表示方法 | 第45-46页 |
| 5.2.3 知识库的数据存储 | 第46-48页 |
| 5.3 专家系统的实现 | 第48-52页 |
| 5.3.1 工具选择 | 第48页 |
| 5.3.2 Rete算法 | 第48-50页 |
| 5.3.3 JESS的应用 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 远程诊断平台设计与故障试验 | 第53-62页 |
| 6.1 B/S体系结构的选择 | 第53页 |
| 6.2 JavaEE应用的分层模型 | 第53-55页 |
| 6.3 Web开发框架关键技术 | 第55-56页 |
| 6.4 数据库设计 | 第56-57页 |
| 6.5 汽车检测线远程智能诊断系统试验测试 | 第57-61页 |
| 6.5.1 试验展示 | 第57-60页 |
| 6.5.2 试验结论 | 第60-61页 |
| 6.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
