| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·课题背景、目的及意义 | 第12-13页 |
| ·故障检测与诊断技术综述 | 第13-18页 |
| ·故障诊断技术的发展 | 第13-14页 |
| ·故障诊断技术的主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·故障诊断的方法 | 第15-18页 |
| ·组合导航系统故障诊断技术 | 第18-19页 |
| ·主要研究内容及结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 组合导航系统 | 第21-33页 |
| ·组合导航系统概述 | 第21-23页 |
| ·组合导航系统的现状与发展趋势 | 第21-22页 |
| ·组合导航基本类型 | 第22-23页 |
| ·主要导航系统 | 第23-31页 |
| ·惯性导航系统 | 第23-26页 |
| ·GPS导航系统 | 第26-29页 |
| ·多普勒计程仪 | 第29-31页 |
| ·SINS/GPS/DVL组合导航系统 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 人工免疫BP网络的研究 | 第33-44页 |
| ·免疫算法基本原理 | 第33-35页 |
| ·免疫系统 | 第33-34页 |
| ·免疫算法 | 第34-35页 |
| ·免疫算法与遗传算法的比较 | 第35页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第35-40页 |
| ·人工神经网络及其在故障诊断中的应用 | 第35-36页 |
| ·BP算法基本原理 | 第36-39页 |
| ·BP网络的参数选取规则 | 第39-40页 |
| ·免疫BP网络的设计 | 第40-43页 |
| ·目标函数的确定 | 第40-41页 |
| ·抗体亲合度及适应度的计算方法 | 第41-42页 |
| ·免疫BP网络的学习步骤 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于免疫BP网络的故障诊断仿真 | 第44-56页 |
| ·小波分析在数据处理中的应用 | 第44-49页 |
| ·小波变换基本原理 | 第44-46页 |
| ·小波包基本原理 | 第46-47页 |
| ·小波包算法 | 第47-48页 |
| ·小波包在陀螺仪故障诊断特征提取中的应用 | 第48-49页 |
| ·基于免疫BP网络的故障诊断流程 | 第49-50页 |
| ·陀螺仪故障仿真研究 | 第50-55页 |
| ·陀螺仪故障信号分析 | 第50-51页 |
| ·特征向量提取 | 第51-53页 |
| ·免疫BP网络对陀螺仪故障信号的测试与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 组合导航系统集成故障诊断方法 | 第56-79页 |
| ·SINS/GPS/DVL组合导航系统方程 | 第56-63页 |
| ·SINS系统状态方程的建立 | 第56-57页 |
| ·SINS/GPS组合导航系统方程的建立 | 第57-58页 |
| ·SINS/DVL组合导航系统方程的建立 | 第58-60页 |
| ·SINS/GPS/DVL组合导航系统方程的建立 | 第60-61页 |
| ·SINS/GPS/DVL组合导航系统故障仿真 | 第61-63页 |
| ·径向基(RBF)网络 | 第63-65页 |
| ·径向基(RBF)网络模型 | 第63-64页 |
| ·径向基(RBF)网络学习过程 | 第64-65页 |
| ·遗传算法原理 | 第65-68页 |
| ·遗传算法主要参数设计 | 第66-67页 |
| ·遗传算法求解步骤 | 第67-68页 |
| ·基于遗传算法的RBF网络 | 第68-71页 |
| ·遗传算法与RBF网络的结合方式 | 第68-69页 |
| ·遗传RBF网络在组合导航系统故障诊断中的仿真验证 | 第69-71页 |
| ·故障诊断方法集成与系统设计 | 第71-78页 |
| ·基于D-S证据理论的故障诊断方法集成 | 第71-74页 |
| ·系统设计 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |