| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 飞行器故障诊断特点 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第10-13页 |
| 1.2.1 飞行器故障诊断方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 飞行器故障诊断发展趋势 | 第12-13页 |
| 2 基于故障树的故障诊断方法研究 | 第13-35页 |
| 2.1 静态故障树分析法 | 第13-18页 |
| 2.1.1 静态故障树的定性分析 | 第13-17页 |
| 2.1.2 静态故障树的定量分析 | 第17-18页 |
| 2.1.3 基于二元决策图的静态故障树分析 | 第18页 |
| 2.2 动态故障树分析法 | 第18-34页 |
| 2.2.1 基于模块化的动态故障树分析方法 | 第19-28页 |
| 2.2.2 基于Monte Carlo的动态故障树顶事件发生概率近似算法 | 第28-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于分层SDG模型的故障诊断方法研究 | 第35-45页 |
| 3.1 系统建模 | 第35-38页 |
| 3.1.1 SDG模型 | 第35-36页 |
| 3.1.2 SDG模型的特点 | 第36-37页 |
| 3.1.3 分层SDG模型 | 第37-38页 |
| 3.2 故障推理方法 | 第38-39页 |
| 3.2.1 故障候选集合确定 | 第39页 |
| 3.2.2 故障可能性排序 | 第39页 |
| 3.3 诊断步骤 | 第39-40页 |
| 3.4 实例分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 基于模糊分层SDG模型的故障诊断方法研究 | 第45-55页 |
| 4.1 系统建模 | 第45-47页 |
| 4.1.1 模糊理论简介 | 第46页 |
| 4.1.2 模糊分层SDG模型 | 第46-47页 |
| 4.2 故障推理方法 | 第47-50页 |
| 4.2.1 贝叶斯推理简介 | 第47-49页 |
| 4.2.2 故障候选集合确定 | 第49-50页 |
| 4.2.3 故障可能性排序 | 第50页 |
| 4.3 诊断步骤 | 第50-51页 |
| 4.4 实例分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于C | 第55-59页 |
| 5.1 C | 第55-56页 |
| 5.2 软件系统开发 | 第56-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 结论 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |