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声明
第1章绪论
1.1课题的背景与意义
1.2智能故障诊断的研究与发展
1.3智能优化算法的研究和发展
1.3.1遗传算法的研究和发展
1.3.2蚁群算法的研究与发展
1.4船舶柴油机故障诊断的研究现状
1.5论文的研究内容
第2章 船舶柴油机故障诊断
2.1船舶柴油机故障诊断技术概述
2.1.1船舶柴油机故障的性质
2.1.2船舶柴油机故障诊断过程
2.1.3船舶柴油机特征提取
2.2船舶柴油机故障诊断特征参量
2.3本章小结
第3章 基于FNN的船舶柴油机故障诊断方法研究
3.1模糊理论概述
3.1.1模糊集合的定义
3.1.2模糊关系及模糊推理
3.2神经网络理论
3.2.1神经网络的基本原理
3.2.2多层前馈网络—BP网络
3.2.3多层前向神经网络的非线性逼近能力
3.3模糊神经网络的结构及学习算法
3.3.1基于标准模型的模糊神经网络
3.3.2基于T-S模型的模糊神经网络
3.4.基于FNN的船舶柴油机智能故障诊断
3.4.1模糊神经网络学习样本
3.4.2模糊神经网络结构模型
3.4.3仿真结果与分析
3.5本章小结
第4章遗传算法优化的FNN船舶柴油机故障诊断研究
4.1遗传算法的概述
4.1.1遗传算法的基本思想
4.1.2遗传算法的特点
4.2遗传算法的流程
4.3遗传算法基本原理
4.3.1编码问题
4.3.2适应度函数
4.3.3选择问题
4.3.4交叉/基因重组运算
4.3.5变异运算
4.3.6主要参数的选择
4.4遗传算法优化的FNN的船舶柴油机故障诊断
4.4.1遗传算法优化的FNN的步骤
4.4.2遗传算法优化的FNN的智能故障诊断仿真研究及结果分析
4.5本章小结
第5章蚁群算法优化训练的FNN船舶柴油机故障诊断研究
5.1蚁群算法概述
5.2蚁群算法的研究
5.2.1用于离散优化问题的算法
5.2.2用于连续优化问题的算法
5.3蚁群算法基本原理
5.4蚁群算法框架
5.5蚁群算法优化的FNN的船舶柴油机故障诊断
5.5.1蚁群算法优化的FNN的步骤
5.5.2蚁群算法优化的FNN的故障诊断仿真结果及分析研究
5.6本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢