| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 发动机状态监控系统（EMS）发展现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 发动机状态监控的发展历程及主要内容 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 发动机状态监控系统的发展方向 | 第17-18页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 基于建设规范的发动机状态监控地面站总体设计 | 第19-34页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 地面站的功能要求 | 第20-25页 |
| 2.2.1 功能概要 | 第20-21页 |
| 2.2.2 一级任务 | 第21页 |
| 2.2.3 二级任务 | 第21页 |
| 2.2.4 输入数据 | 第21-23页 |
| 2.2.5 输出数据 | 第23-24页 |
| 2.2.6 高级功能 | 第24-25页 |
| 2.2.7 用户功能 | 第25页 |
| 2.3 体系结构设计 | 第25-27页 |
| 2.4 基本功能设计 | 第27-33页 |
| 2.4.1 用户权限功能设计 | 第28页 |
| 2.4.2 数据的输入、输出与处理功能设计 | 第28-30页 |
| 2.4.3 状态监控功能设计 | 第30-31页 |
| 2.4.4 故障分析功能设计 | 第31-33页 |
| 2.4.5 趋势分析功能设计 | 第33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 地面站基本功能的研发 | 第34-48页 |
| 3.1 QAR数据 | 第34-38页 |
| 3.1.1 QAR数据模版 | 第34-35页 |
| 3.1.2 航班划分 | 第35-36页 |
| 3.1.3 航段划分 | 第36-38页 |
| 3.1.4 数据提取 | 第38页 |
| 3.2 数据预处理 | 第38-42页 |
| 3.2.1 标准化修正 | 第38-41页 |
| 3.2.2 去噪平滑 | 第41-42页 |
| 3.2.3 归一化处理 | 第42页 |
| 3.3 状态监控的基本方法 | 第42-44页 |
| 3.3.1 阈值超限法 | 第43页 |
| 3.3.2 双发差异法 | 第43-44页 |
| 3.3.3 常态方程法 | 第44页 |
| 3.4 趋势分析的基本方法 | 第44-46页 |
| 3.5 各基本功能的开发 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于MKL支持向量机的故障诊断功能研发 | 第48-68页 |
| 4.1 支持向量机 | 第48-55页 |
| 4.1.1 机器学习原理 | 第49-51页 |
| 4.1.2 VC维 | 第51页 |
| 4.1.3 结构风险最小化 | 第51-52页 |
| 4.1.4 线性分类 | 第52-54页 |
| 4.1.5 非线性分类 | 第54-55页 |
| 4.2 核函数 | 第55-56页 |
| 4.3 核参数优化 | 第56-57页 |
| 4.4 多核学习与组合核函数 | 第57-59页 |
| 4.5 组合核函数的构建与应用 | 第59-66页 |
| 4.6 基于MKL的SVM故障诊断功能的开发 | 第66-67页 |
| 4.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 系统的实现及应用 | 第68-77页 |
| 5.1 登录页面的实现 | 第68-69页 |
| 5.2 数据管理菜单的实现 | 第69-71页 |
| 5.3 状态监控功能的实现 | 第71-73页 |
| 5.4 故障诊断功能的实现 | 第73页 |
| 5.5 趋势分析功能的实现 | 第73-74页 |
| 5.6 高级功能的实现 | 第74页 |
| 5.7 实例应用 | 第74-76页 |
| 5.8 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77页 |
| 6.2 展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 作者简介 | 第84页 |