| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·故障诊断的方法及分类 | 第11-13页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第11-12页 |
| ·基于人工智能的方法 | 第12页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第12-13页 |
| ·基于数据驱动的方法 | 第13页 |
| ·基于数据驱动的故障诊断法 | 第13-14页 |
| ·多元统计法 | 第13-14页 |
| ·此方面尚存的问题 | 第14页 |
| ·小结 | 第14-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于主成分分析的传感器故障诊断 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·主成分分析法 | 第16-23页 |
| ·PCA的几何意义 | 第16-18页 |
| ·数据变换 | 第18-19页 |
| ·主成分分析原理 | 第19-21页 |
| ·主元分析的性质 | 第21-22页 |
| ·主元子空间和残差子空间 | 第22-23页 |
| ·基于主元分析法的故障检测原理 | 第23-25页 |
| ·非故障状况下的主元分析模型 | 第23页 |
| ·Q统计量 | 第23-24页 |
| ·T2统计量 | 第24-25页 |
| ·贡献图 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于泰勒级数动态预测法的无人半潜平台传感器故障诊断 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·泰勒级数 | 第26-27页 |
| ·数列预测 | 第27页 |
| ·灰色系统理论 | 第27-30页 |
| ·序列算子与灰色序列生成 | 第27-28页 |
| ·累加生成算子与累减生成算子 | 第28-29页 |
| ·光滑比 | 第29页 |
| ·累加生成的灰指数律 | 第29-30页 |
| ·基于二阶泰勒级数动态预测的无人半潜平台传感器故障诊断 | 第30-40页 |
| ·故障诊断步骤 | 第32-33页 |
| ·无人半潜平台传感器故障模式 | 第33-34页 |
| ·仿真 | 第34-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于灰色关联分析的无人半潜平台传感器故障诊断 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·灰色关联分析 | 第41-42页 |
| ·灰色关联因素 | 第42-43页 |
| ·灰色关联公理 | 第43-45页 |
| ·广义灰色关联度 | 第45-49页 |
| ·灰色绝对关联度 | 第45-47页 |
| ·灰色相对关联度 | 第47-48页 |
| ·灰色综合关联度 | 第48-49页 |
| ·基于灰色关联分析的无人半潜平台传感器故障诊断 | 第49-54页 |
| ·故障诊断方法 | 第50页 |
| ·故障诊断步骤 | 第50页 |
| ·仿真 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
