| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·基于多元统计分析的航空发动机故障诊断研究目的及意义 | 第10-12页 |
| ·航空发动机故障诊断技术的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·基于模型的方法 | 第13页 |
| ·基于知识的方法 | 第13-14页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容及安排 | 第15-17页 |
| 第2章 航空发动机故障诊断原理分析和数据采集 | 第17-24页 |
| ·涡扇发动机特征与故障诊断原理 | 第17-20页 |
| ·涡扇发动机特征 | 第17-18页 |
| ·故障诊断原理 | 第18-20页 |
| ·基于GSP 的实验数据采集 | 第20-23页 |
| ·GSP 系统性能和规范介绍 | 第20-21页 |
| ·数据获取 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于基本多元统计分析的发动机故障检测研究 | 第24-39页 |
| ·基本多元统计分析方法介绍 | 第24-28页 |
| ·主元分析 | 第24-26页 |
| ·核主元分析 | 第26-27页 |
| ·独立元分析 | 第27-28页 |
| ·主元分析和核主元分析在涡扇发动机故障检测中的验证 | 第28-34页 |
| ·主元分析方法的应用验证 | 第28-32页 |
| ·核主元分析的应用验证 | 第32-34页 |
| ·基于独立元分析的航空发动机故障检测算法实现与验证 | 第34-38页 |
| ·基于独立元分析的故障检测方法设计 | 第34页 |
| ·独立元模型的建立 | 第34-36页 |
| ·基于独立元分析航空发动机实时故障检测 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于多尺度独立元分析的航空发动机故障检测方法研究 | 第39-52页 |
| ·多尺度独立元分析方法 | 第39-42页 |
| ·多尺度的构成 | 第39-40页 |
| ·多尺度独立元分析的特点 | 第40-41页 |
| ·基函数的种类 | 第41-42页 |
| ·多尺度独立元分析故障检测算法设计 | 第42-44页 |
| ·基于多尺度独立元分析的航空发动机故障检测算法验证 | 第44-51页 |
| ·各尺度系数的获取 | 第44-45页 |
| ·MSICA 模型的建立 | 第45-47页 |
| ·MSICA 实时检测 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于ICA-LSSVM 的航空发动机故障定位方法研究 | 第52-61页 |
| ·ICA-LSSVM 理论基础 | 第52-55页 |
| ·基于ICA 的训练样本集提取 | 第52-53页 |
| ·LSSVM 算法介绍 | 第53-54页 |
| ·最优分类超平面的构造 | 第54-55页 |
| ·ICA-LSSVM 的故障定位方法 | 第55-57页 |
| ·ICA-LSSVM 故障定位算法设计 | 第55-56页 |
| ·核函数的种类 | 第56页 |
| ·多类分类器的构造 | 第56-57页 |
| ·基于ICA-LSSVM 的航空发动机故障定位仿真验证 | 第57-59页 |
| ·ICA-LSSVM 多类分类器的训练 | 第57-59页 |
| ·故障类型定位 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 | 第67页 |
