| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·无人机传感器故障诊断技术概述 | 第11-15页 |
| ·常见的无人机传感器 | 第11-12页 |
| ·传感器故障分类及故障模型 | 第12-13页 |
| ·传感器故障诊断算法 | 第13-15页 |
| ·未来的发展趋势 | 第15页 |
| ·本文主要研究内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 最小二乘支持向量机原理 | 第17-29页 |
| ·统计学习理论 | 第17-21页 |
| ·VC 维原理 | 第17-18页 |
| ·推广性的界 | 第18-19页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第19-21页 |
| ·支持向量机 | 第21-29页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第21-26页 |
| ·支持向量机的特点 | 第26页 |
| ·支持向量回归机 | 第26-27页 |
| ·最小二乘支持向量机回归模型 | 第27-29页 |
| 第3章 基于 LS_SVM 的传感器故障诊断 | 第29-38页 |
| ·小型无人机 simulink 仿真模型 | 第29-33页 |
| ·传感器故障模型的设计 | 第31-32页 |
| ·传感器输出信号 | 第32-33页 |
| ·LS_SVM 模型的建立 | 第33-34页 |
| ·仿真实验结果 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于主元分析的传感器故障诊断 | 第38-46页 |
| ·主元分析 | 第38-41页 |
| ·主元分析原理 | 第38-39页 |
| ·建立主元模型 | 第39-41页 |
| ·基于主元分析的故障诊断 | 第41-45页 |
| ·故障检测原理 | 第42-44页 |
| ·仿真实验结果 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 LS_SVM 与 PCA 相结合的传感器故障诊断与信号重构 | 第46-52页 |
| ·前言 | 第46页 |
| ·基于 LS_SVM 与 PCA 的传感器故障检测及信号重构 | 第46-47页 |
| ·仿真实验结果 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 小型无人机传感器故障诊断软件开发 | 第52-57页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·LabvIEW 调用 simulink 的实现 | 第52-53页 |
| ·故障诊断软件设计 | 第53-55页 |
| ·仿真实例 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第7章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第63页 |