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第1章 绪论2

1.1　故障诊断的基本概念2

1.2　故障诊断技术的发展与研究现状4

1.3　故障诊断方法概述8

1.4　智能故障诊断技术未来发展的相关新技术12

1.5　智能化故障诊断系统发展的现状13

1.6　智能故障诊断系统的发展趋势14

参考文献15

第2章 故障诊断知识智能处理22

2.1　诊断知识的基本概念22

2.2　故障诊断知识的获取23

2.3　诊断知识的表示26

2.4　基于知识的诊断推理38

参考文献45

第3章 故障征兆自动提取46

3.1　数值型征兆自动提取46

3.2　语义型征兆的自动获取51

3.3　图形征兆的自动提取52

参考文献55

第4章　神经网络模型57

4.1　人工神经网络的发展历程57

4.2　神经元模型60

4.3　神经元互连模式61

4.4　神经网络学习规则63

4.5　前馈神经网络及其学习算法64

参考文献72

第5章　专家系统74

5.1　专家系统的基本组成74

5.2　知识库的建立和维护76

5.3　全局数据库及管理系统78

5.4　推理机78

5.5 解释子系统设计80

5.6　基于规则的专家系统中的不精确推理81

参考文献82

第6章　模糊理论基础83

6.1　模糊理论的背景83

6.2　模糊集合论84

6.3　模糊关系与模糊矩阵86

6.4　隶属函数的确定88

6.5　模糊逻辑与模糊推理91

6.6　模糊聚类分析93

6.7　模糊综合评判94

6.8　模糊模式识别95

参考文献96

第7章　信息融合技术97

7.1　信息融合技术的发展97

7.2　信息融合系统的构成98

7.3　信息融合技术的理论和方法101

7.4　信息融合的关键技术106

参考文献108

第8章　支持向量机109

8.1　支持向量机发展概况109

8.2　统计学习理论111

8.3　支持向量机的理论与方法117

参考文献121

第9章 车用柴油机模糊故障诊断专家系统124

9.1 车用柴油机模糊故障诊断专家系统知识库设计124

9.2　车用柴油机模糊故障诊断专家系统推理机设计129

9.3 车用柴油机模糊故障诊断专家系统实现问题136

参考文献141

第10章 铜精炼炉神经网络故障诊断专家系统142

10.1 铜精炼炉神经网络故障诊断专家系统知识库142

10.2　铜精炼炉神经网络故障诊断专家系统推理机150

10.3　铜精炼炉炉况故障智能诊断实现155

参考文献161

11.1　锅炉炉况故障诊断研究现状162

第11章　煤粉锅炉燃烧系统模糊神经网络故障诊断专家系统162

11.2　煤粉锅炉燃烧系统模糊神经网络故障诊断模型164

11.3　煤粉锅炉燃烧系统故障知识库构建174

11.4　煤粉锅炉燃烧系统故障诊断推理机设计177

11.5　煤粉锅炉燃烧系统模糊神经网络故障诊断专家系统应用实现180

参考文献184

第12章 船舶柴油机冷却系统模糊逻辑推理故障诊断系统186

12.1 船舶柴油机冷却系统模糊逻辑推理故障诊断系统总体规划186

12.2　模糊器设计189

12.3　解模糊器设计190

12.4　模糊规则库设计191

12.5　模糊推理机194

12.6　船舶柴油机冷却系统模糊逻辑推理故障诊断系统实现197

参考文献199

第13章 油气输送管道故障融合诊断200

13.1 油气输送管道故障诊断研究现状200

13.2 油气输送管道TPD信号的初步分类研究204

13.3　油气输送管道TPD定位诊断207

13.4　基于证据理论的油气输送管道TPD融合诊断理论209

13.5 油气输送管道TPD融合诊断原理212

13.6　油气输送管道故障智能诊断应用213

参考文献218