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多电飞机电气系统的故障诊断研究

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多电飞机电气系统的故障诊断研究
论文目录
 
第1章 绪论第1-13 页
  · 故障诊断技术的概述第7-9 页
    · 故障的划分第7 页
    · 故障检测的含义第7 页
    · 故障诊断的含义与任务第7-8 页
    · 故障诊断技术的主要方法第8-9 页
  · 故障诊断技术的现状、发展及前景第9-11 页
    · 故障诊断技术的现状第9-10 页
    · 故障诊断技术发展第10-11 页
    · 故障诊断技术的前景第11 页
  · 本文的选题背景和研究内容第11-13 页
第2章 多电飞机电气系统的故障诊断技术第13-22 页
  · 多电飞机电气系统第13-20 页
    · 多电飞机第13 页
    · 多电飞机电气系统第13-15 页
    · 多电飞机电气系统结构第15-19 页
    · 多电飞机电气系统故障诊断第19-20 页
  · 多电飞机电气系统故障诊断方法第20-22 页
    · 基于专家系统的故障诊断方法第20-21 页
    · 基于神经网络的故障诊断方法第21-22 页
第3章 基于专家系统的多电飞机电气系统故障诊断实现第22-31 页
  · DAO第22-23 页
  · 故障诊断专家系统基本结构第23-24 页
  · 系统知识表达和知识库的建立第24-28 页
    · 产生式的知识表达第25-26 页
    · 系统知识库模块第26-28 页
  · 推理机模块第28-31 页
第4章 基于神经网络的多电飞机电气系统故障诊断实现第31-75 页
  · BP神经网络故障诊断系统的设计第31-42 页
    · 反向传播网络第31-35 页
    · BP网络的设计第35-38 页
    · BP网络的六种优化算法第38-42 页
  · 系统故障诊断软件的设计与实现第42-48 页
    · 基于MATLAB工具箱的软件设计第42-44 页
    · MATLAB6.1与Visual Basic6.0集成第44-46 页
    · 软件实现第46-48 页
  · 系统故障诊断实现第48-72 页
    · 电气负载管理中心故障诊断第48-66 页
    · 固态功率控制器的故障诊断第66-72 页
  · 比较各种改进算法及其函数第72-73 页
  · 比较专家系统和神经网络两种诊断方法第73-75 页
第5章 总结与展望第75-77 页
  · 主要工作总结第75 页
  · 本文的主要贡献第75-76 页
  · 有待进一步研究的问题第76-77 页
致谢第77-78 页
参考文献第78-81 页

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