雷达智能BIT故障预测系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究的目的、意义 | 第8页 |
| ·国内外研究动态 | 第8-10页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 2 雷达智能 BIT 故障预测系统的理论基础 | 第11-18页 |
| ·雷达装备故障机理研究 | 第11-14页 |
| ·雷达装备故障机理分析 | 第11页 |
| ·雷达装备故障规律分析 | 第11-13页 |
| ·零部件故障周期 | 第13-14页 |
| ·视情维修理论 | 第14-15页 |
| ·P-F 曲线 | 第14-15页 |
| ·视情维修的特征 | 第15页 |
| ·视情维修的可行性 | 第15页 |
| ·雷达状态监测信息的获取 | 第15-17页 |
| ·单机监测模式 | 第16页 |
| ·分布式检测模式 | 第16页 |
| ·网络化远程监测模式 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 融合雷达故障预测模型的建立方法 | 第18-34页 |
| ·专家系统 | 第18-20页 |
| ·专家系统的特征 | 第18-19页 |
| ·专家系统的基本结构 | 第19-20页 |
| ·知识的表示 | 第20页 |
| ·推理机 | 第20页 |
| ·模糊系统 | 第20-24页 |
| ·模糊系统的基本概念 | 第21-22页 |
| ·模糊系统的基本结构 | 第22-24页 |
| ·基于智能遗传算法的支持向量回归 | 第24-30页 |
| ·支持向量回归算法 | 第24-25页 |
| ·SVR 预测模型 | 第25-27页 |
| ·模型参数对预测性能的影响分析 | 第27-28页 |
| ·遗传算法 | 第28页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第28-29页 |
| ·智能遗传算法 | 第29-30页 |
| ·融合故障预测模型流程图 | 第30-31页 |
| ·实验分析 | 第31-33页 |
| ·数据信息来源 | 第31页 |
| ·模型训练及预测结果 | 第31-32页 |
| ·预测结果分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 雷达智能 BIT 故障预测系统的设计与实现 | 第34-50页 |
| ·智能 BIT 故障预测系统的总体设计 | 第34-36页 |
| ·系统的基本要求 | 第34页 |
| ·系统的主要功能 | 第34-35页 |
| ·系统的总体结构 | 第35-36页 |
| ·智能 BIT 故障预测系统软件实现的工具和技术 | 第36-39页 |
| ·软件开发工具 | 第36-37页 |
| ·MATLAB 与 VC++混合编程技术 | 第37-39页 |
| ·功能的实现 | 第39-45页 |
| ·降噪处理的实现 | 第39页 |
| ·状态监测的实现 | 第39-40页 |
| ·故障诊断的实现 | 第40-41页 |
| ·故障预测的实现 | 第41-42页 |
| ·其他主要功能的实现 | 第42-45页 |
| ·系统运行结果 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 总结和展望 | 第50-52页 |
| ·本文总结 | 第50-51页 |
| ·未来展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 附录 | 第55页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第55页 |
