| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·本课题的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·牵引变电故障诊断研究现状 | 第10-11页 |
| ·故障诊断技术发展概况 | 第11页 |
| ·基于人工智能的电网故障诊断方法发展 | 第11-13页 |
| ·故障诊断专家系统的发展概况 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容及创新点 | 第14-16页 |
| 第二章 故障诊断方法和原理 | 第16-28页 |
| ·人工智能在故障诊断中的应用 | 第16页 |
| ·神经网络 | 第16-22页 |
| ·BP神经网络 | 第17-19页 |
| ·RBF神经网络 | 第19-22页 |
| ·模糊理论 | 第22-24页 |
| ·专家系统 | 第24-26页 |
| ·T-S模糊神经网络与专家系统的结合 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于T-S模型的模糊神经网络的专家系统设计 | 第28-58页 |
| ·知识表示与知识库设计 | 第28-44页 |
| ·知识表示法 | 第28页 |
| ·知识获取 | 第28-29页 |
| ·牵引变电故障诊断的专家系统知识表示 | 第29-35页 |
| ·基于模糊神经网络的知识表示 | 第35-44页 |
| ·故障诊断推理设计 | 第44-56页 |
| ·基于规则的专家系统推理机设计 | 第45-51页 |
| ·基于模糊神经网络的推理机设计 | 第51-56页 |
| ·解释机制设计 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于T-S模型的模糊神经网络的专家系统整体结构 | 第58-67页 |
| ·硬件平台 | 第58-59页 |
| ·软件平台 | 第59-60页 |
| ·人机接口设计 | 第60页 |
| ·系统整体结构 | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 | 第72-74页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74页 |