基于组合分析方法的空调系统排故优化研究



基于组合分析方法的空调系统排故优化研究

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基于组合分析方法的空调系统排故优化研究

论文目录
摘要	第5-6页
ABSTRACT	第6-11页
注释表	第11-12页
第一章绪论	第12-18页
1.1 研究背景和意义	第12-13页
1.2 国内外研究进展	第13-15页
1.2.1 民机诊断排故技术的发展	第13-14页
1.2.2 贝叶斯网络在诊断排故中的应用	第14-15页
1.3 本文研究内容与结构安排	第15-18页
1.3.1 研究背景	第15-16页
1.3.2 论文结构安排与核心研究内容	第16-18页
第二章空调系统排故模型及故障关联性分析	第18-30页
2.1 民机空调系统诊断排故模型	第18-23页
2.1.1 空调系统概况	第18-19页
2.1.2 空调系统故障概述	第19-20页
2.1.3 空调系统诊断排故物理模型	第20-22页
2.1.4 空调系统诊断排故数学模型	第22-23页
2.2 空调系统故障关联性分析	第23-26页
2.2.1 关联故障的层次性	第23-25页
2.2.2 关联故障的相关性	第25-26页
2.2.3 关联故障的不确定性	第26页
2.3 诊断排故模型的因果表达与数学表达	第26-29页
2.3.1 诊断排故模型的因果关系	第26-28页
2.3.2 诊断排故模型的数学表达	第28-29页
2.4 本章小结	第29-30页
第三章贝叶斯网络及其建模方法研究	第30-43页
3.1 贝叶斯网络的基本概念	第30-31页
3.2 基于多级分层的专家建模方法	第31-34页
3.2.1 目标系统的分解	第32页
3.2.2 贝叶斯网络构建	第32-33页
3.2.3 贝叶斯网络集成	第33-34页
3.3 基于LEAKYNOISYOR模糊评价模型的条件概率求解算法	第34-38页
3.3.1 LeakyNoisyOr模型	第34-36页
3.3.2 模糊综合评判模型	第36-37页
3.3.3 模糊综合评判过程	第37-38页
3.4 贝叶斯网络的推理	第38-42页
3.4.1 贝叶斯网络的推理方式	第38-39页
3.4.2 贝叶斯网络的推理算法	第39-42页
3.5 本章小结	第42-43页
第四章基于贝叶斯网络的民机空调系统建模诊断	第43-64页
4.1 基于多级分层的网络建模	第43-53页
4.1.1 故障信息表简述	第43-44页
4.1.2 故障征兆提取	第44-46页
4.1.3 关联故障提取	第46-49页
4.1.4 网络建模过程	第49-53页
4.2 基于LEAKYNOISYOR模糊评价模型的条件概率求解	第53-55页
4.3 基于ACMS数据的模型验证	第55-63页
4.3.1 ACMS客户化编程技术	第55-56页
4.3.2 空调组件参数采集	第56-60页
4.3.3 模型验证	第60-63页
4.4 本章小结	第63-64页
第五章基于向前多步观测模型的民机排故优化	第64-78页
5.1 向前多步观测模型	第64-67页
5.1.1 代价确定与模型知识表达	第64-65页
5.1.2 向前多步观测模型	第65-67页
5.2 实例分析与仿真验证	第67-72页
5.2.1 实例分析	第67-70页
5.2.2 蒙特卡罗仿真验证	第70-72页
5.3 诊断排故系统设计与实现	第72-77页
5.3.1 整体需求分析	第72-73页
5.3.2 系统设计与实现	第73-77页
5.4 本章小结	第77-78页
第六章总结与展望	第78-80页
6.1 全文工作总结	第78-79页
6.2 未来工作展望	第79-80页
参考文献	第80-85页
致谢	第85-86页
作者简介	第86页

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