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基于SVDD和D-S证据理论的模拟电路模块故障诊断方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-21页
    1.1 研究的背景和意义第10-11页
    1.2 模拟电路故障诊断的概念及过程第11-12页
    1.3 国内外研究现状分析第12-18页
        1.3.1 故障特征提取研究现状第12-13页
        1.3.2 故障诊断研究现状第13-15页
        1.3.3 单类学习方法研究现状第15-17页
        1.3.4 现状总结第17-18页
    1.4 本文主要研究内容及论文结构第18-21页
第2章 单分类法实现模拟电路模块故障诊断的基础第21-35页
    2.1 引言第21页
    2.2 电路模块划分原则第21-24页
        2.2.1 电路模块划分的提出第21-22页
        2.2.2 电路模块划分的原则第22-24页
    2.3 模拟电路模块故障诊断的可行性研究第24-34页
        2.3.1 实验对象的选取第24-26页
        2.3.2 电路扫频分析第26-31页
        2.3.3 相似度度量分析第31-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第3章 故障特征提取方法研究第35-58页
    3.1 引言第35页
    3.2 特征提取方法的原理第35-40页
        3.2.1 主成分分析原理第36-38页
        3.2.2 小波变换原理第38-40页
    3.3 基于SVDD的模拟电路模块故障检测方法第40-44页
        3.3.1 SVDD的原理第40-43页
        3.3.2 基于SVDD线性核的模块故障检测流程第43-44页
    3.4 仿真实验及验证第44-57页
        3.4.1 基于PCA-SVDD线性核的检测方法仿真验证第44-52页
            3.4.1.1 从时域角度进行仿真验证第45-50页
            3.4.1.2 从频域角度进行仿真验证第50-52页
        3.4.2 基于WT-SVDD线性核的检测方法仿真验证第52-55页
            3.4.2.1 从时域角度进行仿真验证第52-54页
            3.4.2.2 从频域角度进行仿真验证第54-55页
        3.4.3 仿真实验结果对比及分析第55-57页
    3.5 本章小结第57-58页
第4章 SVDD模块故障检测模型改进第58-71页
    4.1 引言第58页
    4.2 支持向量描述中的核函数研究第58-61页
        4.2.1 核函数及其基本性质第58-59页
        4.2.2 高斯核函数第59-60页
        4.2.3 多项式核函数第60-61页
    4.3 检测流程及参数寻优方法第61-62页
        4.3.1 基于SVDD高斯核和多项式核的模块故障检测流程第61页
        4.3.2 参数寻优方法第61-62页
    4.4 仿真实验及验证第62-70页
        4.4.1 基于PCA-SVDD高斯核的检测方法仿真验证第62-65页
            4.4.1.1 从时域角度进行仿真验证第62-64页
            4.4.1.2 从频域角度进行仿真验证第64-65页
        4.4.2 基于PCA-SVDD多项式核的检测方法仿真验证第65-67页
            4.4.2.1 从时域角度进行仿真验证第65-66页
            4.4.2.2 从频域角度进行仿真验证第66-67页
        4.4.3 仿真实验结果对比及分析第67-69页
        4.4.4 特征提取方式分析第69-70页
    4.5 本章小结第70-71页
第5章 基于D-S证据融合的模拟电路模块故障诊断第71-83页
    5.1 引言第71页
    5.2 基于D-S证据融合的模块故障诊断方法第71-75页
        5.2.1 逻辑判别方式第71-72页
        5.2.2 D-S证据理论第72-74页
        5.2.3 基于D-S证据融合模块故障诊断的流程第74-75页
    5.3 仿真实验及验证第75-79页
        5.3.1 基于D-S证据理论的模块故障诊断方法仿真验证第75-79页
        5.3.2 实验结果及分析第79页
    5.4 硬件实验及验证第79-82页
        5.4.1 硬件平台搭建第79-80页
        5.4.2 实验结果及分析第80-82页
    5.5 本章小结第82-83页
结论第83-85页
参考文献第85-91页
致谢第91页

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