| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于扩展卡尔曼滤波算法的发动机气路故障诊断 | 第17-32页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 发动机非线性模型 | 第17-18页 |
| 2.3 发动机气路部件故障分析 | 第18-21页 |
| 2.3.1 发动机气路部件故障描述 | 第18-19页 |
| 2.3.2 气路部件性能健康参数表示方法 | 第19-21页 |
| 2.3.3 气路部件性能健康参数的模拟 | 第21页 |
| 2.4 扩展卡尔曼滤波器基本原理 | 第21-22页 |
| 2.5 雅可比矩阵对EKF滤波算法估计结果的影响 | 第22-26页 |
| 2.6 Q值和R值选取对扩展卡尔曼滤波器的影响 | 第26-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 不等式约束扩展卡尔曼滤波估计 | 第32-41页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 约束上下限的选取 | 第32-33页 |
| 3.3 带约束的扩展卡尔曼滤波算法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 最小均方差 | 第33-34页 |
| 3.3.2 概率密度截断 | 第34-36页 |
| 3.4 仿真与分析 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 不确定性扩展卡尔曼滤波估计 | 第41-54页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 不确定性EKF估计 | 第41-50页 |
| 4.2.1 基本原理 | 第41-42页 |
| 4.2.2 误差分析 | 第42-45页 |
| 4.2.3 变换矩阵V~*的求取 | 第45-46页 |
| 4.2.4 仿真与分析 | 第46-49页 |
| 4.2.5 传感器测量参数的选取 | 第49-50页 |
| 4.3 带约束的不确定性估计 | 第50-53页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第50-51页 |
| 4.3.2 仿真分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于快速原型的发动机气路故障诊断方法验证 | 第54-61页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 快速原型技术 | 第54-56页 |
| 5.2.1 虚拟仪器 | 第55页 |
| 5.2.2 CompactRIO平台 | 第55-56页 |
| 5.3 系统方案简介 | 第56-58页 |
| 5.4 仿真与分析 | 第58-60页 |
| 5.4.1 不等式约束EKF滤波算法仿真分析 | 第58-59页 |
| 5.4.2 不确定性EKF滤波算法仿真分析 | 第59-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文主要工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第68页 |