| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 缩写词和符号说明 | 第12-13页 |
| 插图和附表索引 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-36页 |
| ·课题来源与问题提出 | 第16-25页 |
| ·课题来源 | 第16页 |
| ·故障诊断与维修决策技术的应用需求 | 第16-17页 |
| ·故障诊断与维修决策技术面临的主要问题 | 第17-22页 |
| ·常用故障诊断与维修决策方法分析 | 第22-23页 |
| ·贝叶斯网络故障诊断与维修决策方法 | 第23-25页 |
| ·贝叶斯网络的研究现状 | 第25-31页 |
| ·贝叶斯网络的发展 | 第25-26页 |
| ·贝叶斯网络的研究现状 | 第26-31页 |
| ·贝叶斯网络故障诊断与维修决策方法需要解决的主要问题 | 第31-33页 |
| ·本文的主要研究工作及内容安排 | 第33-36页 |
| 第二章 贝叶斯网络理论与诊断贝叶斯网络 | 第36-56页 |
| ·贝叶斯网络理论 | 第36-46页 |
| ·概率论及概率推理 | 第36-39页 |
| ·贝叶斯网络 | 第39-41页 |
| ·贝叶斯网络推理算法 | 第41-43页 |
| ·贝叶斯网络学习 | 第43-46页 |
| ·诊断贝叶斯网络 | 第46-55页 |
| ·故障诊断与维修决策问题 | 第47-50页 |
| ·诊断贝叶斯网络的表达方式和数学描述 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第三章 诊断贝叶斯网络的面向对象知识表达方法 | 第56-68页 |
| ·复杂问题的贝叶斯网络表达方法 | 第56-57页 |
| ·诊断贝叶斯网络的面向对象知识表达方法 | 第57-66页 |
| ·面向对象方法 | 第57-58页 |
| ·用面向对象方法表达诊断贝叶斯网络 | 第58-66页 |
| ·面向对象诊断贝叶斯网络的推理算法 | 第66-67页 |
| ·基于一般贝叶斯网络的推理算法 | 第66-67页 |
| ·基于MSBN的推理算法 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 诊断贝叶斯网络的建造方法研究 | 第68-94页 |
| ·诊断贝叶斯网络建造的一般问题 | 第68-73页 |
| ·故障分析技术 | 第70-71页 |
| ·有向无环图的建立 | 第71-72页 |
| ·条件概率估计 | 第72-73页 |
| ·基于故障样本学习建造诊断贝叶斯网络 | 第73-76页 |
| ·故障样本收集 | 第73页 |
| ·学习条件概率表 | 第73-75页 |
| ·学习网络结构 | 第75-76页 |
| ·基于TOP-DOWN的分级建造方法 | 第76-80页 |
| ·设备分解策略 | 第77页 |
| ·简单单元DBN模型建造 | 第77-79页 |
| ·简单单元DBN的集成 | 第79-80页 |
| ·基于功能模型的诊断贝叶斯网络建造方法 | 第80-86页 |
| ·功能模型与诊断决策 | 第81-82页 |
| ·功能模型向诊断贝叶斯网络的转化方法 | 第82-86页 |
| ·故障诊断与维修决策应用 | 第86页 |
| ·基于故障树的诊断贝叶斯网络建造方法 | 第86-93页 |
| ·故障树分析方法与故障树 | 第86-88页 |
| ·故障树向诊断贝叶斯网络的转化算法 | 第88-91页 |
| ·诊断贝叶斯网络与故障树的特性比较 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第五章 基于诊断贝叶斯网络的故障诊断决策算法 | 第94-119页 |
| ·决策理论与故障诊断 | 第94-97页 |
| ·决策理论与贝叶斯网络在故障诊断与维修决策中的应用 | 第94-96页 |
| ·优化诊断操作序列 | 第96-97页 |
| ·故障诊断与维修决策算法 | 第97-104页 |
| ·期望诊断代价函数 | 第98-99页 |
| ·故障诊断与维修决策算法 | 第99-104页 |
| ·基于DBN的故障诊断与维修决策算法及其实现 | 第104-111页 |
| ·基于DBN的故障诊断与维修决策算法 | 第104-105页 |
| ·代价依赖条件下故障诊断与维修决策算法的实现 | 第105-107页 |
| ·分级层次DBN模型中故障诊断与维修决策算法的实现 | 第107-111页 |
| ·试验验证与应用 | 第111-118页 |
| ·蒙特卡罗仿真试验方法 | 第111页 |
| ·试验验证与应用 | 第111-115页 |
| ·决策算法的灵敏度分析 | 第115-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第六章 基于诊断贝叶斯网络的故障诊断与维修决策系统 | 第119-132页 |
| ·机载设备智能测试系统 | 第119-121页 |
| ·二次电源设备的组成与工作原理 | 第119-120页 |
| ·二次电源智能测试系统 | 第120-121页 |
| ·机载设备故障诊断与维修决策系统 | 第121-131页 |
| ·决策系统组成结构 | 第122-125页 |
| ·变流器的结构与工作原理 | 第125-127页 |
| ·变流器DBN模型建造 | 第127-130页 |
| ·变流器维修应用实践 | 第130-131页 |
| ·本章小结 | 第131-132页 |
| 第七章 结论与展望 | 第132-135页 |
| ·主要研究结论 | 第132-133页 |
| ·进一步的研究工作 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135-137页 |
| 参考文献 | 第137-166页 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第166-167页 |
| 附录B 某型变流器的部分DBN模型 | 第167-179页 |
