| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 电子系统故障诊断国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 电子系统故障预测国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的组织结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 模拟电路故障诊断方法的研究 | 第15-41页 |
| 2.1 模拟电路故障模式 | 第15-16页 |
| 2.2 基于最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断方法 | 第16-17页 |
| 2.3 故障样本的获取 | 第17-19页 |
| 2.3.1 故障特征提取 | 第17-19页 |
| 2.3.2 故障样本集的构造 | 第19页 |
| 2.4 基于最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断实例 | 第19-24页 |
| 2.4.1 Leapfrog电路软故障诊断 | 第19-23页 |
| 2.4.2 结果分析 | 第23-24页 |
| 2.5 故障特征的优选 | 第24-31页 |
| 2.5.1 特征优选的意义 | 第24-25页 |
| 2.5.2 特征优选算法的实现 | 第25-31页 |
| 2.5.2.1 马氏距离 | 第25-26页 |
| 2.5.2.2 粒子群算法 | 第26-28页 |
| 2.5.2.3 基于马氏距离的粒子群算法特征优选方法的实现 | 第28-31页 |
| 2.6 基于特征优选算法的模拟电路故障诊断实例 | 第31-40页 |
| 2.6.1 Leapfrog电路诊断实例 | 第31-36页 |
| 2.6.2 Self-adapting电路诊断实例 | 第36-37页 |
| 2.6.3 Sallen-key电路诊断实例 | 第37-40页 |
| 2.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 锂离子电池寿命预测方法的研究 | 第41-66页 |
| 3.1 电池寿命预测的基本原理 | 第41页 |
| 3.2 电池寿命实验 | 第41-42页 |
| 3.3 锂离子电池剩余寿命预测方法的实现 | 第42-56页 |
| 3.3.1 整体预测框架 | 第42-43页 |
| 3.3.2 锂离子寿命退化模型 | 第43-50页 |
| 3.3.2.1 Verhulst模型的起源 | 第43-44页 |
| 3.3.2.2 Verhulst模型的建立 | 第44-45页 |
| 3.3.2.3 Verhulst模型的改进 | 第45-47页 |
| 3.3.2.4 改进的Verhulst模型的拟合能力 | 第47-50页 |
| 3.3.3 基于粒子群算法的Verhuslt模型参数估计 | 第50-54页 |
| 3.3.4 基于粒子滤波的Verhulst模型参数更新 | 第54-56页 |
| 3.3.4.1 粒子滤波 | 第54-55页 |
| 3.3.4.2 Verhulst模型参数更新 | 第55-56页 |
| 3.4 基于粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测实例 | 第56-65页 |
| 3.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 电子系统故障诊断与预测软件设计 | 第66-77页 |
| 4.1 电子系统故障诊断软件设计 | 第66-71页 |
| 4.1.1 设计流程 | 第66-67页 |
| 4.1.2 软件设计 | 第67-68页 |
| 4.1.3 应用验证 | 第68-71页 |
| 4.2 电子系统故障预测软件设计 | 第71-76页 |
| 4.2.1 设计流程 | 第71-72页 |
| 4.2.2 软件设计 | 第72-74页 |
| 4.2.3 应用验证 | 第74-76页 |
| 4.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 本文总结 | 第77-78页 |
| 5.2 研究展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
