| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 英文缩写汇总 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 模拟电路故障类型及诊断内容 | 第16-18页 |
| 1.2.1 模拟电路故障类型 | 第16-17页 |
| 1.2.2 模拟电路故障诊断的主要内容 | 第17页 |
| 1.2.3 模拟电路故障诊断方法分类 | 第17-18页 |
| 1.3 模拟电路故障诊断的国内外研究现状 | 第18-22页 |
| 1.4 本文的主要内容及结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 基于正态商分布的模拟软故障诊断方法研究 | 第24-43页 |
| 2.1 斜率故障模型简介 | 第25-29页 |
| 2.1.1 斜率故障模型建立 | 第25-27页 |
| 2.1.2 斜率故障模型冗余故障特征消除 | 第27-28页 |
| 2.1.3 基于斜率故障模型的典型容差处理方法 | 第28-29页 |
| 2.2 正态商分布相关理论 | 第29-32页 |
| 2.2.1 正态商分布数学推导 | 第29-32页 |
| 2.2.2 基于斜率故障模型的典型容差处理方法比较 | 第32页 |
| 2.3 基于斜率故障特征和正态商分布的测点选择策略 | 第32-35页 |
| 2.3.1 基础测点选择 | 第33页 |
| 2.3.2 最优测点选择 | 第33-35页 |
| 2.4 故障诊断方法与过程 | 第35页 |
| 2.5 故障诊断实验 | 第35-42页 |
| 2.5.1 分压电路 | 第35-38页 |
| 2.5.2 跳蛙滤波电路 | 第38-42页 |
| 2.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于隐马尔科夫模型的模拟早期软故障诊断方法研究 | 第43-61页 |
| 3.1 隐马尔科夫模型简介 | 第44-47页 |
| 3.2 模拟电路早期单软故障的隐马尔科夫诊断模型[119] | 第47-49页 |
| 3.2.1 故障电路仿真 | 第47页 |
| 3.2.2 隐马尔科夫模型选择及训练 | 第47-48页 |
| 3.2.3 故障诊断方法与过程 | 第48-49页 |
| 3.3 模拟电路早期单软故障的改进隐马尔科夫诊断模型 | 第49-51页 |
| 3.3.1 故障电路仿真 | 第49-50页 |
| 3.3.2 隐马尔科夫模型选择及训练 | 第50-51页 |
| 3.3.3 故障诊断方法与过程 | 第51页 |
| 3.4 故障诊断实验 | 第51-59页 |
| 3.4.1 分压电路 | 第51-54页 |
| 3.4.2 salley-key电路 | 第54-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 基于粒子群优化的模拟多软故障诊断方法研究 | 第61-94页 |
| 4.1 模拟电路节点电压增量方程组的建立 | 第61-64页 |
| 4.1.1 直流电路节点电压增量方程 | 第62-63页 |
| 4.1.2 交流电路节点电压增量方程 | 第63-64页 |
| 4.1.3 非线性直流电路节点电压增量方程 | 第64页 |
| 4.2 基于节点电压灵敏度矩阵的测点选择策略 | 第64-73页 |
| 4.2.1 测点选择方法对比 | 第65-67页 |
| 4.2.2 测点对故障隔离能力评估 | 第67-72页 |
| 4.2.3 测点选择策略 | 第72-73页 |
| 4.3 模拟故障诊断方程的建立 | 第73-80页 |
| 4.3.1 模拟故障诊断中数学规划基础简介 | 第74-76页 |
| 4.3.2 基于L1范数的模拟故障诊断方程 | 第76-78页 |
| 4.3.3 基于L2范数的模拟故障诊断方程 | 第78-80页 |
| 4.4 基于粒子群优化的模拟电路故障诊断方法 | 第80-83页 |
| 4.4.1 基本粒子群优化算法简介 | 第80-81页 |
| 4.4.2 故障诊断过程 | 第81-83页 |
| 4.5 故障诊断实验 | 第83-93页 |
| 4.5.1 分压电路 | 第84-89页 |
| 4.5.2 非线性直流电路 | 第89-93页 |
| 4.6 本章小结 | 第93-94页 |
| 第五章 基于改进粒子群优化的模拟多软故障诊断方法研究 | 第94-130页 |
| 5.1 基本粒子群优化算法的不足 | 第94-96页 |
| 5.2 模糊自适应变异的粒子群优化算法 | 第96-111页 |
| 5.2.1 模糊集理论简介 | 第96-98页 |
| 5.2.2 基于模糊逻辑的改进粒子群优化算法及实现 | 第98-106页 |
| 5.2.3 改进算法性能测试 | 第106-111页 |
| 5.3 自适应惯性权重的粒子群优化算法 | 第111-122页 |
| 5.3.1 单粒子运动状态分析 | 第111-115页 |
| 5.3.2 算法的改进及实现 | 第115-117页 |
| 5.3.3 改进算法性能测试 | 第117-122页 |
| 5.4 故障诊断实验 | 第122-124页 |
| 5.5 综合诊断实验 | 第124-128页 |
| 5.6 本章小结 | 第128-130页 |
| 第六章 结束语 | 第130-133页 |
| 6.1 全文总结 | 第130-131页 |
| 6.2 进一步的工作 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-143页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第143-144页 |
