【学位授予单位】：西北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：U469.7
【目录】：
- 摘要2-3
- ABSTRACT3-6
- 第1章 绪论6-13
- 1.1 选题的背景和意义6-7
- 1.2 故障诊断的概述7-11
- 1.2.1 故障诊断的含义与任务7-8
- 1.2.2 故障诊断技术的主要方法8-9
- 1.2.3 故障诊断技术发展9-11
- 1.3 混合动力汽车故障诊断技术11-12
- 1.4 本文主要研究内容和关键技术12-13
- 第2章 电动汽车驱动系统组成原理和故障诊断方法13-31
- 2.1 电动汽车驱动系统组成原理13-19
- 2.1.1 电动汽车定义13
- 2.1.2 驱动控制系统结构13-14
- 2.1.3 驱动系统工作原理14-15
- 2.1.4 驱动系统执行机构15-19
- 2.1.5 驱动系统故障诊断的必要性19
- 2.2 电动汽车驱动系统故障诊断方法19-31
- 2.2.1 基于专家系统的故障诊断方法21-25
- 2.2.2 基于神经网络的故障诊断方法25-31
- 第3章 基于专家系统的驱动系统故障诊断的实现31-42
- 3.1 数据访问对象31-32
- 3.2 系统知识表达和知识库的建立32-39
- 3.2.1 知识库模块的建立和维护32-33
- 3.2.2 知识获取的实现33-35
- 3.2.3 数据库技术在知识库设计中的应用35-37
- 3.2.4 产生式的知识表达37-39
- 3.3 推理机模块39-40
- 3.4 用户界面的设计40-42
- 第4章 基于神经网络的驱动系统故障诊断实现42-73
- 4.1 神经网络的选择与设计42-45
- 4.1.1 网络的层数42-43
- 4.1.2 隐含层的神经元数43
- 4.1.3 初始权值的选取43
- 4.1.4 学习速率43-44
- 4.1.5 期望误差的选取44
- 4.1.6 算法的选择44-45
- 4.2 BP网络的六种优化算法45-50
- 4.2.1 基于标准梯度下降的方法45-47
- 4.2.2 基于数值优化方法的网络训练算法47-50
- 4.3 系统故障诊断软件的设计与实现50-55
- 4.3.1 基于MATLAB工具箱的软件设计50-51
- 4.3.2 MATLAB与Visual Basic集成51-53
- 4.3.3 软件实现53-55
- 4.4 系统故障诊断实现55-69
- 4.4.1 电力电子逆变电路的故障诊断实现57-65
- 4.4.2 电机故障诊断神经网络的实现65-69
- 4.5 各种改进算法和训练函数特性的比较69-71
- 4.6 专家系统和神经网络两种诊断方法比较71-73
- 第5章 总结与展望73-75
- 5.1 主要工作总结73
- 5.2 本文的主要贡献73-74
- 5.3 有待进一步研究的问题74-75
- 致谢75-76
- 参考文献76-80
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