| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 AUV故障诊断技术研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3 故障预测技术研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 课题来源及本文研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 故障预测诊断总体方案 | 第22-34页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 故障预测诊断总体方案设计 | 第22-31页 |
| 2.2.1 状态量故障特征提取 | 第22-25页 |
| 2.2.2 控制量故障特征提取 | 第25-28页 |
| 2.2.3 故障预测模型的建立 | 第28-30页 |
| 2.2.4 总体方案的集成 | 第30-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-34页 |
| 第3章 基于状态量提取故障特征方法的研究 | 第34-58页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 传统方法的故障特征提取效果 | 第35-41页 |
| 3.2.1 实验载体与故障模拟方法 | 第35-37页 |
| 3.2.2 修正贝叶斯和分形维数特征提取结果 | 第37-41页 |
| 3.3 状态量故障特征提取方法的研究 | 第41-47页 |
| 3.3.1 故障特征提取方法 | 第41-43页 |
| 3.3.2 分形维数改进与验证 | 第43-47页 |
| 3.4 SHFC定位算法故障特征提取 | 第47-52页 |
| 3.5 模态分形维数故障特征提取 | 第52-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 基于控制量提取故障特征方法的研究 | 第58-76页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 基于分形维数控制量故障特征的提取 | 第58-61页 |
| 4.3 控制量故障特征提取方法的改进 | 第61-64页 |
| 4.3.1 改进方法总体思路 | 第61-63页 |
| 4.3.2 特征模型建立过程 | 第63-64页 |
| 4.4 本文改进方法的效果验证 | 第64-74页 |
| 4.4.1 基于数学模型故障模拟方法及其验证 | 第64-67页 |
| 4.4.2 基于故障模拟数据建立特征模型 | 第67-70页 |
| 4.4.3 本文改进方法与分形维数方法的对比验证 | 第70-74页 |
| 4.5 本章小节 | 第74-76页 |
| 第5章 基于预测模型的AUV故障预测诊断方法的研究 | 第76-90页 |
| 5.1 引言 | 第76页 |
| 5.2 基于预测模型的故障预测诊断方法 | 第76-79页 |
| 5.3 本文基于预测模型故障预测诊断方法的验证 | 第79-88页 |
| 5.3.1 状态量和控制量故障特征叠加效果 | 第79-81页 |
| 5.3.2 本文基于SVR模型故障预测诊断方法的实验效果 | 第81-88页 |
| 5.4 本章小结 | 第88-90页 |
| 结论 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100页 |