无人机舵机伺服系统的故障诊断和冗余技术
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究背景和发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2 课题研究意义和目的 | 第13-15页 |
| 1.3 论文各部分主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 余度舵机的可靠性分析和系统构成 | 第16-27页 |
| 2.1 单回路舵机可靠性分析基本理论 | 第16-18页 |
| 2.2 舵机的故障树分析 | 第18-21页 |
| 2.2.1 故障树的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 故障树的建立 | 第19-21页 |
| 2.2.3 故障概率和相对重要度的计算 | 第21页 |
| 2.3 冗余模型的比较 | 第21-24页 |
| 2.4 舵机的余度配置 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 余度舵机数学建模及控制器设计 | 第27-36页 |
| 3.1 舵机组成部分数学模型的建立 | 第27-31页 |
| 3.1.1 直流电机建模 | 第27-28页 |
| 3.1.2 驱动器及其数学模型 | 第28-29页 |
| 3.1.3 减速传动机构及其数学模型 | 第29-30页 |
| 3.1.4 反馈装置及其数学模型 | 第30-31页 |
| 3.2 舵机控制器的三环控制策略 | 第31-35页 |
| 3.2.1 电流环的设计 | 第31-32页 |
| 3.2.2 转速环的设计 | 第32-33页 |
| 3.2.3 位置环的设计 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 故障诊断与余度管理 | 第36-51页 |
| 4.1 舵机各模块典型故障特征 | 第36-38页 |
| 4.2 基于阈值判别的故障诊断 | 第38-40页 |
| 4.3 基于小波和BP神经网络的故障诊断 | 第40-48页 |
| 4.3.1 小波变换和神经网络概述 | 第41-44页 |
| 4.3.2 基于小波变换的故障特征提取 | 第44-45页 |
| 4.3.3 基于神经网络的故障诊断 | 第45-47页 |
| 4.3.4 故障申报 | 第47-48页 |
| 4.4 故障处理 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 双余度舵机的实现 | 第51-66页 |
| 5.1 机械结构的设计与实现 | 第51-52页 |
| 5.2 双余度舵机系统硬件设计 | 第52-63页 |
| 5.2.1 双余度舵机控制硬件 | 第52-58页 |
| 5.2.2 双余度舵机检测硬件 | 第58-63页 |
| 5.3 双余度舵机系统软件设计 | 第63-65页 |
| 5.3.1 软件总体设计 | 第63页 |
| 5.3.2 嵌入式DSP软件设计 | 第63-64页 |
| 5.3.3 上位机监控程序设计 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| 6.1 论文总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第72页 |
