| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究的主要内容及组织结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 系统总体方案设计 | 第17-26页 |
| 2.1 系统主要功能 | 第17-18页 |
| 2.2 系统硬件平台搭建 | 第18-20页 |
| 2.2.1 需求分析 | 第18-19页 |
| 2.2.2 硬件平台搭建 | 第19-20页 |
| 2.3 系统软件方案设计 | 第20-25页 |
| 2.3.1 软件运行平台及开发环境 | 第20页 |
| 2.3.2 软件总体结构 | 第20-22页 |
| 2.3.3 软件功能模块运行流程 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 T/R组件特性参数研究及健康状态评估 | 第26-32页 |
| 3.1 T/R组件的结构和工作原理 | 第26-28页 |
| 3.1.1 T/R组件的结构 | 第26-27页 |
| 3.1.2 移相器的工作原理及其功能 | 第27-28页 |
| 3.2 微波数控移相器的主要性能指标分析 | 第28-30页 |
| 3.2.1 移相精度 | 第29页 |
| 3.2.2 插入损耗 | 第29-30页 |
| 3.3 T/R组件健康状态评估 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 寿命预测方法研究 | 第32-45页 |
| 4.1 寿命预测方法概述 | 第32-33页 |
| 4.2 基于加窗卡尔曼滤波的寿命预测模型 | 第33-40页 |
| 4.2.1 加窗卡尔曼滤波理论 | 第33-36页 |
| 4.2.1.1 卡尔曼滤波模型 | 第33-35页 |
| 4.2.1.2 加窗卡尔曼滤波模型 | 第35-36页 |
| 4.2.2 基于EM算法的加窗卡尔曼滤波算法 | 第36-40页 |
| 4.2.2.1 EM算法进行参数估计 | 第37-39页 |
| 4.2.2.2 基于EM算法的加窗卡尔曼滤波预测算法实现 | 第39-40页 |
| 4.3 基于EM算法的加窗卡尔曼滤波预测实例 | 第40-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 T/R组件健康监测系统设计及具体实现 | 第45-69页 |
| 5.1 仪器控制与数据采集模块 | 第45-56页 |
| 5.1.1 测试系统与雷达控制板的通信 | 第45-47页 |
| 5.1.2 数据采集模块 | 第47-56页 |
| 5.2 数据管理模块 | 第56-59页 |
| 5.2.1 数据库编程 | 第56-57页 |
| 5.2.2 特征参数管理 | 第57-58页 |
| 5.2.3 测试报告生成 | 第58页 |
| 5.2.4 配置文件读写 | 第58-59页 |
| 5.3 故障特征参数的测量 | 第59-63页 |
| 5.3.1 移相精度的测量 | 第59-61页 |
| 5.3.2 插入损耗的测量 | 第61-63页 |
| 5.4 健康状态评估模块 | 第63-64页 |
| 5.5 剩余使用寿命预测模块 | 第64-65页 |
| 5.6 用户交互 | 第65-68页 |
| 5.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 实验验证及结果分析 | 第69-77页 |
| 6.1 测试环境 | 第69-70页 |
| 6.2 故障特征参数的测量 | 第70-73页 |
| 6.3 健康状态评估 | 第73-74页 |
| 6.4 剩余使用寿命预测 | 第74-76页 |
| 6.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第77-79页 |
| 7.1 全文工作总结 | 第77-78页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第83-84页 |