| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.1.2 研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 信息融合的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 信息融合技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 融合类型 | 第13页 |
| 1.2.3 融合结构 | 第13-14页 |
| 1.2.4 融合算法 | 第14-16页 |
| 1.3 陀螺故障诊断技术 | 第16-18页 |
| 1.4 MEMS阵列技术 | 第18页 |
| 1.5 研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 MEMS陀螺噪声特性及建模 | 第20-33页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 MEMS陀螺的误差组成 | 第20-22页 |
| 2.2.1 系统误差 | 第20-21页 |
| 2.2.2 随机误差 | 第21-22页 |
| 2.3 系统噪声标定 | 第22-23页 |
| 2.4 随机误差建模 | 第23-32页 |
| 2.4.1 随机误差的ARMA p q 模型 | 第23-24页 |
| 2.4.2 AIC准则 | 第24-26页 |
| 2.4.3 ARMA p q 模型的最小二乘估计 | 第26-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 批量MEMS陀螺的总体方案设计 | 第33-49页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 总体方案 | 第33页 |
| 3.3 可靠性分析 | 第33-36页 |
| 3.4 融合精度分析 | 第36-39页 |
| 3.5 时间复杂度 | 第39-40页 |
| 3.6 性能指标 | 第40-41页 |
| 3.7 测量系统硬件实现 | 第41-44页 |
| 3.7.1 硬件总体方案 | 第41-42页 |
| 3.7.2 硬件模块化设计 | 第42-44页 |
| 3.7.3 软件设计 | 第44页 |
| 3.8 本章小结 | 第44-49页 |
| 第4章 批量MEMS陀螺的数据融合 | 第49-66页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 基于ARMA p q 模型的Kalman滤波 | 第49-52页 |
| 4.3 基于SVR的趋势项预测补偿 | 第52-57页 |
| 4.3.1 回归问题 | 第52页 |
| 4.3.2 线性SVR | 第52-54页 |
| 4.3.3 非线性SVR | 第54页 |
| 4.3.4 KMOD核函数 | 第54-55页 |
| 4.3.5 相空间重构 | 第55-56页 |
| 4.3.6 预测补偿方法 | 第56-57页 |
| 4.4 基于支持度的融合方法 | 第57-60页 |
| 4.4.1 支持度设计 | 第57-59页 |
| 4.4.2 数据融合算法的设计 | 第59-60页 |
| 4.5 实物验证 | 第60-64页 |
| 4.5.1 匀速运动 | 第61页 |
| 4.5.2 角度机动 | 第61-64页 |
| 4.6 实物验证结果分析 | 第64-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 批量MEMS陀螺的故障诊断 | 第66-79页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 单故障系统的故障检测与隔离 | 第66-72页 |
| 5.2.1 奇偶方程 | 第66-67页 |
| 5.2.2 支持向量分类机 | 第67-68页 |
| 5.2.3 故障的检测和隔离 | 第68-70页 |
| 5.2.4 噪声的影响 | 第70-72页 |
| 5.3 故障检测和隔离算法的改进 | 第72-74页 |
| 5.3.1 双故障的检测和隔离 | 第72-74页 |
| 5.3.2 噪声影响的抑制 | 第74页 |
| 5.4 实物验证 | 第74-77页 |
| 5.4.1 单故障 | 第75页 |
| 5.4.2 双故障 | 第75-77页 |
| 5.5 实物验证结果分析 | 第77-78页 |
| 5.6 本章小节 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |