| 第1章 绪论 | 第1-18页 |
| ·课题研究背景、目的及意义 | 第11-12页 |
| ·故障检测与诊断技术的研究概述 | 第12-14页 |
| ·故障检测与诊断技术的发展历史 | 第12-13页 |
| ·故障检测与诊断技术研究的必要性 | 第13-14页 |
| ·神经网络技术 | 第14-15页 |
| ·本论文所作的主要工作 | 第15-18页 |
| 第2章 故障检测与诊断技术 | 第18-29页 |
| ·概述 | 第18页 |
| ·故障检测与诊断技术 | 第18-27页 |
| ·系统的故障分类 | 第19-20页 |
| ·故障检测与诊断的任务及其研究的内容 | 第20-22页 |
| ·系统故障的特征量及获取 | 第22页 |
| ·故障的决策与分离方法 | 第22页 |
| ·故障诊断的方法 | 第22-26页 |
| ·故障检测与诊断技术当前发展的热点问题 | 第26-27页 |
| ·组合导航系统中故障检测与诊断技术的研究现状 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 人工神经网络的基本理论及其应用 | 第29-44页 |
| ·人工神经网络概述 | 第29-33页 |
| ·人工神经元模型 | 第29-30页 |
| ·人工神经元网络的构成 | 第30-31页 |
| ·人工神经元网络的学习 | 第31-32页 |
| ·人工神经元网络的基本特性 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络 | 第33-39页 |
| ·标准的BP算法 | 第33-35页 |
| ·BP网络的特点 | 第35-36页 |
| ·BP算法的改进 | 第36-37页 |
| ·BP网络的设计考虑 | 第37-39页 |
| ·神经网络在故障诊断中的应用 | 第39-42页 |
| ·神经网络用于故障诊断的结构 | 第40页 |
| ·神经网络与故障诊断结合的途径 | 第40-42页 |
| ·基于神经网络的智能故障诊断的发展动向 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 组合导航系统中的信息融合技术 | 第44-63页 |
| ·组合导航系统 | 第44-45页 |
| ·信息融合技术 | 第45-49页 |
| ·组合导航系统中的卡尔曼滤波技术 | 第45-47页 |
| ·组合导航系统中的联邦卡尔曼滤波 | 第47-49页 |
| ·SINS/GPS/DVL组合导航系统方程 | 第49-56页 |
| ·SINS系统状态方程的建立 | 第49-53页 |
| ·SINS/GPS组合导航系统的状态方程和观测方程的建立 | 第53-55页 |
| ·SINS/DVL组合导航系统状态方程和观测方程的建立 | 第55-56页 |
| ·SINS/GPS/DVL组合导航系统的系统方程和观测方程 | 第56页 |
| ·SINS/GPS/DVL组合导航系统仿真结果 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-63页 |
| 第5章 舰船组合导航系统故障检测 | 第63-77页 |
| ·舰船组合导航系统中的传统故障检测方法 | 第63-69页 |
| ·问题描述 | 第63-64页 |
| ·状态X~2检测法 | 第64-67页 |
| ·残差X~2检测法 | 第67-68页 |
| ·检验法的几种改善措施 | 第68-69页 |
| ·SINS/GPS/DVL组合导航系统故障检测仿真分析 | 第69-71页 |
| ·仿真条件 | 第69页 |
| ·仿真方案设计 | 第69-70页 |
| ·仿真结果分析 | 第70-71页 |
| ·舰船组合导航系统中的智能故障检测方法 | 第71-76页 |
| ·智能故障检测算法中神经网络的设计 | 第72-75页 |
| ·智能故障检测算法中神经网络的仿真 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 智能容错组合导航系统的设计 | 第77-87页 |
| ·智能容错组合导航系统的结构 | 第77-78页 |
| ·智能容错组合导航系统中的算法研究 | 第78-83页 |
| ·神经网络滤波 | 第79页 |
| ·FNN故障检测算法 | 第79-82页 |
| ·神经元数据融合中心 | 第82-83页 |
| ·智能容错组合导航系统的仿真 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-87页 |
| 结论 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 附录 A | 第94-99页 |
| 附录 B | 第99-103页 |
