现代大型客机故障诊断专家系统的研究与开发
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1．1 飞机故障诊断领域的发展状况 | 第10-13页 |
| 1．1．1 设备故障诊断学发展概况 | 第10-11页 |
| 1．1．2 飞机故障诊断领域的发展 | 第11-13页 |
| 1．2 课题背景和主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 故障诊断专家系统开发方法探讨 | 第15-38页 |
| 2．1 专家系统概述 | 第15-17页 |
| 2．1．1 专家系统概述 | 第15-16页 |
| 2．1．2 专家系统的基本结构 | 第16-17页 |
| 2．1．3 专家系统的开发 | 第17页 |
| 2．2 专家系统软件开发生存期模型 | 第17-23页 |
| 2．2．1 软件工程概述 | 第17-21页 |
| 2．2．2 专家系统的软件开发特点 | 第21页 |
| 2．2．3 专家系统软件开发生存期模型 | 第21-23页 |
| 2．3 设备故障诊断概述 | 第23-27页 |
| 2．3．1 故障诊断的基本概念 | 第23-25页 |
| 2．3．2 故障诊断的知识构成和诊断策略 | 第25-27页 |
| 2．4 故障诊断专家系统开发中针对知识的开发内容 | 第27-36页 |
| 2．4．1 故障诊断专家系统的开发目的 | 第27-28页 |
| 2．4．2 知识获取 | 第28-30页 |
| 2．4．3 知识表示 | 第30-33页 |
| 2．4．4 诊断推理机制 | 第33-36页 |
| 2．5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 现代大型客机智能诊断模型研究 | 第38-73页 |
| 3．1 对现代大型客机故障诊断特点的分析 | 第38-41页 |
| 3．1．1 故障来源 | 第38页 |
| 3．1．2 故障特点 | 第38-39页 |
| 3．1．3 现代大型客机故障诊断的特点 | 第39-41页 |
| 3．2 现代大型客机智能诊断模型的总体结构 | 第41-44页 |
| 3．2．1 智能故障诊断模型评述 | 第41-42页 |
| 3．2．2 现代大型客机智能诊断模型的总体结构 | 第42-44页 |
| 3．3 系统开发阶段的知识获取 | 第44-46页 |
| 3．4 元级控制系统的建立 | 第46-49页 |
| 3．4．1 知识获取及表示 | 第47-48页 |
| 3．4．2 推理机制 | 第48-49页 |
| 3．5 基于事例推理子系统的建立 | 第49-59页 |
| 3．5．1 事例的表示 | 第50-53页 |
| 3．5．2 事例库的组织与检索 | 第53-57页 |
| 3．5．3 系统学习与事例库的管理 | 第57-58页 |
| 3．5．4 应用情况 | 第58-59页 |
| 3．6 基于模型推理子系统的建立 | 第59-66页 |
| 3．6．1 知识库的建立 | 第60-62页 |
| 3．6．2 诊断推理机制 | 第62-65页 |
| 3．6．3 系统学习 | 第65页 |
| 3．6．4 应用情况 | 第65-66页 |
| 3．7 SOM网络的学习、工作规则 | 第66-71页 |
| 3．7．1 对SOM网络传统学习规则的改进 | 第66-67页 |
| 3．7．2 SOM网络的学习、工作规则 | 第67-68页 |
| 3．7．3 计算实例 | 第68-71页 |
| 3．8 本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 A340故障诊断专家系统原型的开发 | 第73-89页 |
| 4．1 基于关系数据库技术的专家系统 | 第73-76页 |
| 4．1．1 数据库技术简介 | 第73-74页 |
| 4．1．2 基于数据库技术的专家系统 | 第74-76页 |
| 4．2 A340故障诊断专家系统原型的开发 | 第76-87页 |
| 4．2．1 开发平台的选择 | 第77-78页 |
| 4．2．2 人机接口的设计原则 | 第78-79页 |
| 4．2．3 A340故障诊断特点分析 | 第79-80页 |
| 4．2．4 系统的软件实现 | 第80-85页 |
| 4．2．5 应用实例 | 第85-87页 |
| 4．3 本章小结 | 第87-89页 |
| 第五章 结论与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-98页 |
| 作者在学期间完成的论文 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99页 |
