基于信息熵的导航传感器故障诊断技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·故障检测与诊断技术 | 第12-15页 |
| ·基于数学模型的方法 | 第12-13页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第13页 |
| ·基于知识的方法 | 第13-15页 |
| ·信息熵分析方法的发展及研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文主要内容及结构安排 | 第16-19页 |
| 第2章 舰船组合导航系统 | 第19-34页 |
| ·舰船组合导航系统概述 | 第19-21页 |
| ·舰船惯性导航系统 | 第21-24页 |
| ·惯性仪表 | 第24-29页 |
| ·陀螺仪的发展概况 | 第24-25页 |
| ·光纤陀螺仪 | 第25-29页 |
| ·全球定位系统 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 信息熵及其分析方法研究 | 第34-51页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·熵概念及信息熵引入 | 第34-44页 |
| ·熵的概念 | 第34-35页 |
| ·信息熵的引入 | 第35-39页 |
| ·信息熵的基本性质 | 第39-41页 |
| ·不同信息源的信息熵 | 第41-44页 |
| ·信息熵在特征提取中的应用 | 第44-50页 |
| ·复杂度信息熵测度 | 第45-46页 |
| ·时域信息熵特征提取 | 第46-48页 |
| ·频域信息熵特征提取 | 第48-49页 |
| ·时-频域信息熵特征提取 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 小波分析及其熵测度的故障特征提取 | 第51-70页 |
| ·小波变换 | 第51-54页 |
| ·小波变换的定义 | 第51-52页 |
| ·连续小波变换 | 第52-53页 |
| ·离散小波变换 | 第53-54页 |
| ·小波包分析 | 第54-57页 |
| ·小波包的定义 | 第55-56页 |
| ·小波包的性质 | 第56-57页 |
| ·小波包的算法 | 第57页 |
| ·小波分析在故障诊断中的应用 | 第57-60页 |
| ·小波熵测度及在故障特征提取中的应用 | 第60-67页 |
| ·小波熵测度的给出 | 第60-64页 |
| ·小波熵在故障特征提取中的应用 | 第64-67页 |
| ·小波包能量熵的特征向量提取 | 第67-69页 |
| ·小波包能量熵计算 | 第67-68页 |
| ·小波包能量熵提取 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 基于小波熵的BP 网络故障诊断仿真研究 | 第70-83页 |
| ·基于小波熵及神经网络的故障诊断流程 | 第70-71页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第71-76页 |
| ·BP 网络的介绍 | 第71-74页 |
| ·BP 网络的设计 | 第74-76页 |
| ·故障诊断的仿真设计 | 第76-82页 |
| ·陀螺故障信号分析及其仿真设计 | 第76-77页 |
| ·特征向量提取 | 第77-78页 |
| ·BP 网络与故障诊断过程的实现 | 第78-81页 |
| ·故障诊断的仿真结果测试 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 结论 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
