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基于推理和模糊贝叶斯网络的回转窑故障诊断方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景和意义第10页
    1.2 故障诊断技术的研究现状第10-12页
    1.3 故障诊断中贝叶斯网络研究现状第12-13页
    1.4 水泥回转窑故障诊断研究现状第13-14页
    1.5 论文章节安排与主要研究内容第14-16页
第2章 贝叶斯网络和模糊理论基本理论第16-28页
    2.1 贝叶斯网络基础知识和学习算法第16-20页
        2.1.1 贝叶斯网络的基础知识第16-18页
        2.1.2 贝叶斯网络的学习算法第18-20页
    2.2 应用贝叶斯网络进行故障诊断的优势第20-21页
    2.3 贝叶斯网络的推理以及例子第21-25页
    2.4 模糊理论基本概念及特点第25-26页
    2.5 模糊贝叶斯网络的推理步骤第26页
    2.6 本章小结第26-28页
第3章 水泥回转窑煅烧系统研究第28-38页
    3.1 水泥回转窑的结构和工作原理第28-29页
    3.2 水泥回转窑煅烧系统中的多态性的模糊性问题第29-31页
        3.2.1 多态系统以及多态贝叶斯网络的概述第29-30页
        3.2.2 水泥回转窑煅烧系统进行多态分析的必要性第30-31页
    3.3 基于贝叶斯网络的水泥回转窑煅烧系统故障诊断模型的建立第31-35页
        3.3.1 水泥回转窑煅烧系统常见故障分析第31页
        3.3.2 故障诊断知识的提取和描述第31-32页
        3.3.3 水泥回转窑煅烧系统故障诊断模型的建立第32-35页
    3.4 水泥回转窑系统传统贝叶斯网络分析第35-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第4章 模糊贝叶斯网络的应用第38-46页
    4.1 多态水泥回转窑煅烧系统贝叶斯网络模型的建立第38页
    4.2 多态水泥回转窑煅烧系统贝叶斯网络模型分析第38-43页
        4.2.1 模型中节点状态的描述第38-39页
        4.2.2 模型中先验概率值的获取第39-42页
        4.2.3 模型中条件概率表的确定第42-43页
    4.3 多态水泥回转窑煅烧系统的故障诊断推理第43-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第5章 改进的贝叶斯网络推理算法第46-55页
    5.1 联合树算法的基本概念第46-48页
    5.2 贝叶斯网络的最优三角化算法研究第48-49页
    5.3 改进的推理算法第49-53页
        5.3.1 基于最小缺边搜索算法的联合树算法(mds-jtree)第49-50页
        5.3.2 基于新构建消元顺序的算法的联合树算法第50-53页
        5.3.3 遗传算法解决旅行商问题与寻找消元序列问题第53页
    5.4 本章小结第53-55页
结论第55-57页
参考文献第57-62页
致谢第62页

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