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基于孔探图像分析的航空发动机故障诊断专家系统研究

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基于孔探图像分析的航空发动机故障诊断专家系统研究
论文目录
 
中文摘要第1-5页
abstract第5-11页
第一章 绪论第11-17页
  1.1 研究背景及意义第11-12页
  1.2 孔探检测技术和专家系统研究现状第12-15页
    1.2.1 航空发动机孔探技术发展状况第12-13页
    1.2.2 孔探图像分析研究状况第13-15页
    1.2.3 目前关于航空发动机孔探检测技术研究不足之处第15页
  1.3 论文主要工作及章节安排第15-17页
第二章 航空发动机关键部件故障分析及故障诊断推理方法研究第17-30页
  2.1 航空发动机关键部件故障分析第17-20页
  2.2 基于孔探图像检测的航空发动机专家系统构建第20-22页
    2.2.1 专家系统的定义与特征第20-21页
    2.2.2 专家系统的一般结构及方法第21-22页
  2.3 专家系统的推理方法第22-29页
    2.3.1 基于规则的推理第22-27页
    2.3.2 基于案例的推理第27-29页
  2.3 本章小结第29-30页
第三章 航空发动机叶片损伤自动测量方法研究第30-42页
  3.1 叶片损伤测量的特征点第30-31页
  3.2 孔探图像的获取第31页
  3.3 孔探图像的预处理第31-34页
    3.3.1 最大类间方差法第31-32页
    3.3.2 图像分割第32-33页
    3.3.3 轮廓细化第33-34页
  3.4 三次样条插值第34-41页
    3.4.1 叶片轮廓像素点的提取第34-35页
    3.4.2 三次样条函数介绍第35-36页
    3.4.3 三次样条插值第36-40页
    3.4.4 损伤特征点的提取第40-41页
    3.4.5 叶片损伤自动测量系统实例分析第41页
  3.5 本章小结第41-42页
第四章航空发动机内部裂纹自动测量方法研究第42-56页
  4.1 图像的获取第42页
  4.2 裂纹图像分析系统介绍第42-44页
  4.3 裂纹分割第44-50页
    4.3.1 二值化处理第44-45页
    4.3.2 直方图均衡化第45-46页
    4.3.3 Sobel边缘提取第46-47页
    4.3.4 中值滤波第47-48页
    4.3.5 最大熵分割第48-49页
    4.3.6 膨胀与腐蚀第49-50页
  4.4 裂纹识别第50-52页
  4.5 裂纹测量第52-53页
  4.6 航空发动机内部损伤智能诊断专家系统裂纹测量实例第53-55页
  4.7 本章小结第55-56页
第五章 航空发动机内部损伤智能诊断专家系统开发第56-71页
  5.1 系统总体设计第56-58页
  5.2 主要功能模块设计与实现第58-69页
    5.2.1 登陆系统第58-60页
    5.2.2 智能诊断模块第60-62页
    5.2.3 查询模块第62-64页
    5.2.4 管理模块第64-65页
    5.2.5 测量模块第65-67页
    5.2.6 数据库模块第67-69页
  5.3 系统应用与验证第69-70页
  5.4 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
  6.1 总结第71-72页
  6.2 展望第72-73页
参考文献第73-78页
致谢第78-79页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第79页

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