| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-17页 |
| 1 绪论 | 第17-29页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·实时智能故障诊断方法分类 | 第18-20页 |
| ·飞机故障专家系统诊断 | 第19页 |
| ·模糊逻辑在诊断中的应用 | 第19页 |
| ·故障树在诊断中的应用 | 第19-20页 |
| ·神经网络在诊断中的应用 | 第20页 |
| ·信息融合在诊断中的应用 | 第20页 |
| ·飞机故障诊断技术的发展和特点 | 第20-24页 |
| ·飞机故障诊断的特点 | 第21-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第22-23页 |
| ·国内外研究动态 | 第23-24页 |
| ·本文的研究目的和要求 | 第24-25页 |
| ·论文研究的智能化方案 | 第25-27页 |
| ·研究内容和组织安排 | 第27-29页 |
| 2 机载监控系统通信原理及实时诊断结构 | 第29-39页 |
| ·概述 | 第29-30页 |
| ·基于飞行数据的飞机状态监控系统 | 第30-36页 |
| ·飞机状态监控系统结构 | 第30-31页 |
| ·机载数据采集原理及总线结构 | 第31-32页 |
| ·数据总线及通信协议研究 | 第32-36页 |
| ·发动机故障诊断及监控系统 | 第36-38页 |
| ·发动机诊断数据流程及基本方法 | 第36-37页 |
| ·实时数据据驱动的故故障诊断系统统框架 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 发动机气路参数的解析及多源信息融合 | 第39-63页 |
| ·概述 | 第39-40页 |
| ·基于数据帧结构的 QAR 与 ACARS 解译算法设计 | 第40-51页 |
| ·QAR 发动机参数帧结构解析及译码算法设计 | 第40-43页 |
| ·ACARS 报文数据结构解析及算法设计 | 第43-44页 |
| ·发动机气路参数的预处理 | 第44-49页 |
| ·发动机气路参数译码实例 | 第49-51页 |
| ·故障诊断研究中的多源信息融合问题 | 第51-62页 |
| ·发动机参数的数据层融合 | 第52-56页 |
| ·故障诊断知识的决策层融合 | 第56-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 4 基于改进神经网络的发动机故障诊断建模 | 第63-88页 |
| ·概述 | 第63页 |
| ·改进神经网络诊断原理 | 第63-70页 |
| ·神经元模型 | 第63-64页 |
| ·BP 神经网络模型及其特点 | 第64-68页 |
| ·神经网络的优化与集成 | 第68-70页 |
| ·改进神经网络学习算法 | 第70-73页 |
| ·基于蚁群算法的神经网络参数优化方法 | 第70-71页 |
| ·基于 Levenberg-Marquardt 算法的神经网络训练方法 | 第71-73页 |
| ·优化与集成过程中的要点 | 第73页 |
| ·基于改进神经网络的发动机故障诊断 | 第73-86页 |
| ·改进神经网络诊断系统结构及诊断流程 | 第74-75页 |
| ·样本空间构成 | 第75-76页 |
| ·诊断模型训练及诊断应用 | 第76-84页 |
| ·模型的集成与应用评估 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 5 发动机性能监控及预测方法 | 第88-120页 |
| ·概述 | 第88-89页 |
| ·发动机性能监控 | 第89-103页 |
| ·发动机性能监控流程 | 第89-90页 |
| ·发动机气路性能监控方法 | 第90-102页 |
| ·发动机性能监控案例 | 第102-103页 |
| ·发动机性能参数预测 | 第103-119页 |
| ·性能参数预测流程 | 第103-104页 |
| ·发动机性能预测方法 | 第104-116页 |
| ·性能预测应用实例 | 第116-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 6 系统实现及应用 | 第120-136页 |
| ·概述 | 第120页 |
| ·系统主要功能 | 第120-121页 |
| ·系统设计与实现 | 第121-129页 |
| ·系统结构设计 | 第121-122页 |
| ·数据库设计 | 第122页 |
| ·业务处理层设计 | 第122-126页 |
| ·系统 XML 数据文件设计 | 第126-127页 |
| ·数据库连接池设计 | 第127-128页 |
| ·表示层设计 | 第128-129页 |
| ·系统应用 | 第129-135页 |
| ·本章小结 | 第135-136页 |
| 7 全文总结与研究展望 | 第136-139页 |
| ·研究工作总结 | 第136-137页 |
| ·本文主要创新点 | 第137页 |
| ·研究展望 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-151页 |
| 致谢 | 第151-152页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第152页 |