论文目录 | |
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-11页 |
| 符号列表 | 第11-13页 |
| 1 绪论 | 第13-33页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 故障知识表示及获取研究现状 | 第14-24页 |
| 1.2.1 知识表示研究现状 | 第14-22页 |
| 1.2.2 故障知识构造的研究现状 | 第22-24页 |
| 1.2.3 故障知识获取的研究现状 | 第24页 |
| 1.3 数控机床人机协同诊断及知识更新研究现状分析 | 第24-27页 |
| 1.3.1 数控机床故障诊断方法发展历程 | 第24-26页 |
| 1.3.2 人机协同工程发展历程 | 第26页 |
| 1.3.3 面向人机协同诊断的数控机床知识更新现状分析 | 第26-27页 |
| 1.4 本文的研究内容及章节安排 | 第27-33页 |
| 1.4.1 论文的研究目的及意义 | 第27-28页 |
| 1.4.2 论文研究的内容 | 第28-29页 |
| 1.4.3 论文的章节安排 | 第29-33页 |
| 2 面向人机协同诊断的数控机床故障知识演化模式 | 第33-47页 |
| 2.1 引言 | 第33页 |
| 2.2 数控机床知识特性分析 | 第33-38页 |
| 2.2.1 数控机床故障机理 | 第33-34页 |
| 2.2.2 数控机床知识分类 | 第34-36页 |
| 2.2.3 数控机床故障人机协同诊断面对的一些问题 | 第36-37页 |
| 2.2.4 数控机床故障知识演变更新过程面对的一些问题 | 第37-38页 |
| 2.3 面向人机协同诊断的数控机床故障知识演化概述 | 第38-40页 |
| 2.3.1 知识演化及系统定义 | 第38-39页 |
| 2.3.2 知识演化及系统设计方法 | 第39-40页 |
| 2.4 数控机床故障知识演化拓扑结构 | 第40-42页 |
| 2.5 数控机床故障知识演化技术体系 | 第42-46页 |
| 2.5.1 技术内涵 | 第43-44页 |
| 2.5.2 技术框架 | 第44-45页 |
| 2.5.3 技术特征 | 第45-46页 |
| 2.6 本本章小结 | 第46-47页 |
| 3 基于膜计算的数控机床本体知识表示方法 | 第47-59页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 基本概念及原理 | 第48-51页 |
| 3.2.1 数控机床结构及故障诊断知识特点分析 | 第48-49页 |
| 3.2.2 人工参与的数控机床诊断知识特点分析 | 第49-50页 |
| 3.2.3 膜计算原理及特点分析 | 第50-51页 |
| 3.3 数控机床故障诊断知识概念模型 | 第51页 |
| 3.4 数控机床故障诊断本体知识关系模型 | 第51-54页 |
| 3.4.1 故障诊断知识关系解析 | 第51-54页 |
| 3.4.2 数控机床本体知识关系模型 | 第54页 |
| 3.5 基于膜计算的故障诊断知识表示模型的提出与分析 | 第54-58页 |
| 3.5.1 数控机床故障诊断知识表示模型的提出 | 第54-55页 |
| 3.5.2 数控机床故障诊断本体知识表示模型解析 | 第55-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 4 人机协同诊断的数控机床多故障知识推理及其验证方法 | 第59-71页 |
| 4.1 引言 | 第59-60页 |
| 4.2 数控机床故障知识及状态信息分析 | 第60-61页 |
| 4.2.1 故障知识概念及概念关系 | 第60页 |
| 4.2.2 故障信息人-计-机协同采集 | 第60页 |
| 4.2.3 人机协同诊断的数控机床多重故障知识推理及验证方法的提出 | 第60-61页 |
| 4.3 人机协同诊断的故障知识推理及其验证模型 | 第61-64页 |
| 4.3.1 故障知识概念及概念关系分析 | 第61-62页 |
| 4.3.2 采集信息有效性分析 | 第62-63页 |
| 4.3.3 故障知识推理模型简化 | 第63-64页 |
| 4.4 人机协同诊断的数控机床多故障知识推理模型 | 第64-65页 |
| 4.5 人机协同的数控机床多故障知识推理流程分析 | 第65-68页 |
| 4.6 人机协同诊断的数控机床多故障知识推理特性 | 第68-69页 |
| 4.7 示例 | 第69-70页 |
| 4.8 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 数控机床故障知识演化及人机协同诊断系统设计 | 第71-87页 |
| 5.1 引言 | 第71-72页 |
| 5.2 数控机床状态监测及故障诊断特点分析 | 第72-74页 |
| 5.2.1 数控机床状态监测特点分析 | 第72页 |
| 5.2.2 数控机床故障诊断特点分析 | 第72-73页 |
| 5.2.3 人机协同的数控机床状态集成监测与诊断基本思路 | 第73-74页 |
| 5.3 数控机床故障知识演化及人机协同诊断系统设计 | 第74-83页 |
| 5.3.1 概念、属性、关系和规则 | 第74-76页 |
| 5.3.2 面向人机协同诊断的数控机床故障知识演化及诊断模式 | 第76-78页 |
| 5.3.3 面向人机协同诊断的数控机床故障知识演化及诊断流程设计 | 第78-83页 |
| 5.4 数控机床人机协同诊断系统评估 | 第83-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 6 滚齿机床故障知识演化及人机协同智能诊断系统应用 | 第87-113页 |
| 6.1 引言 | 第87页 |
| 6.2 滚齿机床知识收集与本体表示 | 第87-98页 |
| 6.2.1 理论知识收集与表示 | 第87-92页 |
| 6.2.2 维修维护经验知识收集与表示 | 第92-96页 |
| 6.2.3 知识结构分析与知识表示 | 第96-98页 |
| 6.3 基于膜计算的知识结构分析与知识表示 | 第98-105页 |
| 6.3.1 应用背景 | 第98页 |
| 6.3.2 本体概念知识形式化描述 | 第98-101页 |
| 6.3.3 故障知识推理的规则描述 | 第101-103页 |
| 6.3.4 人工语义知识的描述 | 第103页 |
| 6.3.5 故障知识编辑实现 | 第103-105页 |
| 6.4 面向人机协同诊断的知识库编辑与实现 | 第105-108页 |
| 6.5 滚齿机床智能诊断系统设计与应用 | 第108-111页 |
| 6.6 本章小结 | 第111-113页 |
| 7 结论与展望 | 第113-115页 |
| 7.1 结论 | 第113页 |
| 7.2 工作的不足和展望 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-141页 |
| 附录 | 第141-142页 |
| A. 攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第141页 |
| B. 攻读博士学位期间申请的发明专利 | 第141页 |
| C. 攻读博士学位期间获得的软件著作权 | 第141-142页 |
| D. 攻读博士学位期间参加的主要科研项目 | 第142页 |
