| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 故障诊断技术的发展历史 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第15页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 故障诊断流程和基本方法 | 第16-19页 |
| 1.3.1 故障诊断流程 | 第16-17页 |
| 1.3.2 故障诊断基本方法 | 第17-19页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第19-21页 |
| 第二章 基于小波包变换的故障特征提取技术 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 小波包变换 | 第21-27页 |
| 2.2.1 小波和小波包变换 | 第21-24页 |
| 2.2.2 小波包空间分解 | 第24-25页 |
| 2.2.3 小波包分解与重构算法 | 第25页 |
| 2.2.4 小波包基函数的选择 | 第25-27页 |
| 2.3 基于小波包变换的提取故障信号特征 | 第27-30页 |
| 2.3.1 故障信号特征提取的整体流程 | 第27-28页 |
| 2.3.2 故障信号的特征提取 | 第28-30页 |
| 2.4 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 联合CBR和FTA的地面站接收系统设备级的故障诊断 | 第31-46页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 地面站接收系统的组成 | 第31-32页 |
| 3.3 案例推理理论 | 第32-36页 |
| 3.3.1 案例的表示与案例库的架构 | 第32-33页 |
| 3.3.2 故障案例的二次检索和匹配 | 第33-35页 |
| 3.3.3 案例的复用和修改 | 第35页 |
| 3.3.4 基于CBR的诊断模型 | 第35-36页 |
| 3.4 故障树模型 | 第36-41页 |
| 3.4.1 故障树理论 | 第36-37页 |
| 3.4.2 地面站接收系统的故障树分析 | 第37-41页 |
| 3.5 联合FTA和CBR的混合故障诊断 | 第41-45页 |
| 3.5.1 联合诊断流程 | 第41页 |
| 3.5.2 实例分析 | 第41-45页 |
| 3.6 小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于XGBOOST的地面站接收系统元器件级故障诊断 | 第46-64页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 XGBOOST | 第46-50页 |
| 4.2.1 XGBOOST算法基础 | 第46-49页 |
| 4.2.2 XGBOOST参数 | 第49-50页 |
| 4.3 基于机器学习的故障诊断模型 | 第50-51页 |
| 4.4 基于小波包分析的故障特征提取 | 第51-59页 |
| 4.4.1 低噪声放大器故障信号仿真 | 第51-53页 |
| 4.4.2 基于小波包变换的故障特征提取 | 第53-55页 |
| 4.4.3 基于主成分分析的故障特征提取 | 第55-57页 |
| 4.4.4 基于有效采样点的故障特征提取 | 第57-59页 |
| 4.5 基于XGBOOST的故障诊断实验仿真分析 | 第59-63页 |
| 4.5.1 算法效果评价方法 | 第59-60页 |
| 4.5.2 实验配置 | 第60-61页 |
| 4.5.3 实验结果及分析 | 第61-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 联合CBR和FTA的卫星地面站故障诊断系统设计与实现 | 第64-74页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 故障诊断系统设计 | 第64-66页 |
| 5.2.1 诊断系统的主要功能 | 第64页 |
| 5.2.2 故障诊断流程设计 | 第64-65页 |
| 5.2.3 系统体系结构设计 | 第65-66页 |
| 5.2.4 系统开发环境 | 第66页 |
| 5.3 系统实现 | 第66-73页 |
| 5.3.1 案例推理阶段系统实现 | 第66-71页 |
| 5.3.2 故障树分析阶段系统实现 | 第71-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 全文总结及主要创新点 | 第74-75页 |
| 6.2 工作展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 作者简历 | 第81页 |
