| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 缩略词 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景与目的 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 民机操纵系统概述及常见故障分析 | 第18-31页 |
| 2.1 飞行操纵系统介绍 | 第18页 |
| 2.2 襟缝翼系统介绍及故障模式分析 | 第18-24页 |
| 2.2.1 襟缝翼系统及其主要部件功能 | 第18-20页 |
| 2.2.2 襟缝翼系统功能介绍 | 第20-21页 |
| 2.2.3 襟缝翼系统故障模式分析 | 第21-22页 |
| 2.2.4 襟缝翼监测参数梳理 | 第22-24页 |
| 2.3 扰流板系统介绍及故障模式分析 | 第24-30页 |
| 2.3.1 扰流板系统及其主要部件 | 第24-27页 |
| 2.3.2 扰流板系统功能介绍 | 第27-28页 |
| 2.3.3 扰流板系统故障模式分析 | 第28页 |
| 2.3.4 扰流板监测参数梳理 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于主成分分析的后缘襟翼位置传感器故障监测 | 第31-50页 |
| 3.1 后缘襟翼位置传感器原理介绍 | 第31-33页 |
| 3.2 传感器数据与特征值提取 | 第33-40页 |
| 3.2.1 故障样本数据提取 | 第33-36页 |
| 3.2.2 特征值提取 | 第36-40页 |
| 3.3 主成分分析及传感器故障监测 | 第40-42页 |
| 3.3.1 主成分分析原理介绍 | 第40-41页 |
| 3.3.2 基于主成分分析的传感器故障监测 | 第41-42页 |
| 3.4 案例分析 | 第42-49页 |
| 3.4.1 案例1：B5631右侧襟翼位置传感器故障案例 | 第42-46页 |
| 3.4.2 案例2：B5551右侧襟翼位置传感器故障案例 | 第46-47页 |
| 3.4.3 案例3：B5162左侧襟翼位置传感器故障 | 第47-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于GRU神经网络的后缘襟翼性能状态评估 | 第50-61页 |
| 4.1 后缘襟翼超限事件监测 | 第50-53页 |
| 4.1.1 超限事件监测流程 | 第50-51页 |
| 4.1.2 后缘襟翼超限事件监测 | 第51-53页 |
| 4.2 数据预处理 | 第53-54页 |
| 4.3 GRU神经网络后缘襟翼性能评估模型 | 第54-57页 |
| 4.3.1 GRU神经网络原理介绍 | 第54-56页 |
| 4.3.2 性能评估模型的GRU训练 | 第56-57页 |
| 4.4 案例分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 PHM软件实现 | 第61-69页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第61-62页 |
| 5.2 系统结构与功能 | 第62-65页 |
| 5.2.1 系统主要流程 | 第62-63页 |
| 5.2.2 系统主要模块与功能 | 第63-65页 |
| 5.3 系统实现 | 第65-68页 |
| 5.3.1 系统开发平台简介 | 第65页 |
| 5.3.2 系统软件界面 | 第65-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-70页 |
| 6.1 本文完成的主要工作 | 第69页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74页 |
