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主机遥控系统仿真及故障智能分析
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·选题背景与意义第10-12页
   ·轮机模拟器概述第12-15页
     ·轮机仿真模拟器的国内外动态第12-13页
     ·WMS型轮机模拟器构造与通讯设计第13-14页
     ·仿真支撑软件介绍第14-15页
   ·船舶柴油机主机气动操纵系统的仿真第15-16页
   ·本课题研究的主要工作第16页
   ·本课题意义第16-18页
第2章 船舶主柴油机的气动操纵系统与逻辑分析第18-33页
   ·MAN B&W型主机控制系统第18-25页
     ·MAN B&W型主机控制系统的组成第18-19页
     ·MAN B&W型主机气动控制装置结构组成及功能分析第19-25页
   ·仿真对象的逻辑分析与建模第25-30页
     ·备车控制第25-26页
     ·停车控制第26-27页
     ·起动控制第27-29页
     ·换向控制第29-30页
   ·主机遥控系统仿真图形界面第30-33页
第3章 主机遥控系统故障机理描述及特征提取第33-51页
   ·主机遥控系统故障描述第33-37页
     ·气源单元第33-34页
     ·起动单元第34-35页
     ·换向单元第35-36页
     ·调速单元第36页
     ·停车单元第36-37页
   ·数据挖掘和知识抽取第37-40页
     ·数据挖掘的概念第37-38页
     ·数据库的基本概念第38-39页
     ·数据挖掘在故障诊断中的应用第39-40页
   ·主机遥控系统故障特征提取第40-43页
     ·基于BP神经网络的特征提取方法第41-42页
     ·基于互信息熵的特征提取方法第42-43页
   ·主机遥控系统故障树建立与分析第43-47页
     ·故障树分析法简介第43-45页
     ·故障树定性分析第45-47页
   ·主机遥控系统故障专家系统的设计第47-51页
     ·主机遥控系统故障诊断专家系统的设计目标第47-48页
     ·主机遥控系统故障诊断专家系统的设计方案第48-51页
第4章 基于人工神经网络的主机遥控系统故障模拟与实现第51-69页
   ·人工神经网络算法第51-54页
     ·人工神经网络的概念及特征第51-52页
     ·人工神经网络的基本内容第52-54页
   ·主机遥控系统故障自学习推理第54-56页
     ·模糊自学习故障诊断方法的一般步骤第54页
     ·模糊自学习故障诊断方法的基本原理第54-55页
     ·隶属度函数及其确定方法第55-56页
   ·主机遥控系统故障诊断规则的建立第56-59页
     ·运用粗集理论建立故障规则的方法第57页
     ·运用粗集理论简化故障规则的基本方法第57-58页
     ·故障诊断规则获取的方法第58-59页
   ·主机遥控系统故障诊断专家系统架构第59-60页
   ·主机遥控系统故障诊断模拟案例第60-65页
     ·故障树的建立第60-62页
     ·知识的表达方式第62-63页
     ·诊断知识的不确定性描述第63页
     ·推理机制第63-64页
     ·自学习机制第64-65页
   ·主机遥控系统故障模拟仿真结果分析与评价第65-69页
     ·对已学习过的故障情况进行诊断的结果第66页
     ·主机遥控系统故障模拟仿真实例第66-67页
     ·主机遥控系统故障模拟仿真结果评价第67-69页
第5章 结论及展望第69-70页
   ·结论第69页
   ·展望第69-70页
参考文献第70-73页
致谢第73-74页
攻读硕士学位期间发表的论文第74-75页
附图:MAN B&W 12K90MC主机气动操纵系统原理图第75页

 
 
论文编号BS433698,这篇论文共75
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