| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 图索引 | 第11-13页 |
| 表索引 | 第13-15页 |
| 符号说明 | 第15-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-26页 |
| ·研究课题的背景和意义 | 第18-19页 |
| ·研究课题的背景 | 第18页 |
| ·研究课题的意义 | 第18-19页 |
| ·故障诊断技术的发展概况 | 第19-23页 |
| ·故障诊断的发展历史 | 第19-20页 |
| ·故障诊断技术方法简介 | 第20-23页 |
| ·并发故障诊断技术简述 | 第23-25页 |
| ·并发故障的特点 | 第23页 |
| ·旋转机械并发故障诊断技术的发展 | 第23-25页 |
| ·论文主要内容及结构 | 第25-26页 |
| 第二章 旋转机械故障诊断技术的原理及方法 | 第26-42页 |
| ·旋转机械故障诊断技术概述 | 第26-27页 |
| ·旋转机械故障诊断技术原理 | 第27-34页 |
| ·振动诊断的基础工作 | 第27-31页 |
| ·振动诊断系统 | 第31-34页 |
| ·旋转机械故障诊断技术方法 | 第34-40页 |
| ·信号分析与处理方法 | 第34-35页 |
| ·信号特征提取 | 第35-36页 |
| ·状态识别及诊断决策 | 第36页 |
| ·旋转机械典型故障 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于人工免疫系统的故障诊断技术及应用 | 第42-58页 |
| ·人工免疫系统的生物学原型 | 第42-45页 |
| ·基本概念 | 第42-43页 |
| ·生物免疫系统的功能及特性 | 第43-44页 |
| ·生物免疫系统的工作原理 | 第44-45页 |
| ·人工免疫系统 | 第45-50页 |
| ·人工免疫系统的网络模型和算法 | 第45-48页 |
| ·人工免疫系统的典型应用 | 第48-50页 |
| ·人工免疫系统在故障诊断中的应用 | 第50-56页 |
| ·改进阴性选择算法 | 第50-51页 |
| ·构建新无量纲指标 | 第51-53页 |
| ·多无量纲免疫检测器 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 基于证据理论的故障诊断技术的研究 | 第58-72页 |
| ·证据理论的提出 | 第58-59页 |
| ·证据理论的基本概念 | 第59-62页 |
| ·证据理论的定义 | 第59-60页 |
| ·证据理论的合成法则 | 第60-61页 |
| ·基于证据理论的不确定性推理 | 第61-62页 |
| ·证据理论的信息融合 | 第62页 |
| ·信息融合故障诊断方法的优点与不足 | 第62-64页 |
| ·证据理论的完善 | 第64-68页 |
| ·证据理论在故障诊断中的应用 | 第68-69页 |
| ·证据理论在故障诊断中的可行性应用 | 第68页 |
| ·证据理论对多重并发故障的判断 | 第68-69页 |
| ·证据理论的研究发展方向 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 人工免疫系统和证据理论的集成在并发故障诊断中的应用研究 | 第72-92页 |
| ·实验理论扩展 | 第72-74页 |
| ·无量纲指标的优化 | 第72-74页 |
| ·加权证据理论 | 第74页 |
| ·实验平台介绍 | 第74-79页 |
| ·硬件环境 | 第74-78页 |
| ·软件环境 | 第78-79页 |
| ·实验过程及结论 | 第79-89页 |
| ·实验过程 | 第80-89页 |
| ·实验结论 | 第89页 |
| ·本章小结 | 第89-92页 |
| 第六章 总结与展望 | 第92-94页 |
| ·工作总结 | 第92-93页 |
| ·研究展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第102页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第102页 |