| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·传感器故障诊断的意义 | 第7-8页 |
| ·论文的研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究状况及发展趋势 | 第9-11页 |
| ·国外在传感器故障诊断方面的研究概况 | 第9页 |
| ·国内在传感器故障诊断方面的研究概况 | 第9-10页 |
| ·目前存在的主要问题和发展趋势 | 第10-11页 |
| ·Matlab软件平台及其Simulink开发环境的介绍 | 第11-12页 |
| ·论文的结构 | 第12-13页 |
| 第二章 传感器故障模式及其诊断技术综述 | 第13-19页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·传感器故障类型及其表现形式 | 第13-14页 |
| ·传感器故障诊断方法的分类 | 第14-17页 |
| ·传感器故障诊断冗余分类法 | 第14-15页 |
| ·故障诊断的Frank分类法 | 第15-17页 |
| ·基于小波分析的传感器故障诊断技术 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 小波分析基础理论及其在故障检测中的应用 | 第19-37页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第19-21页 |
| ·连续小波变换 | 第19-20页 |
| ·离散小波变换 | 第20-21页 |
| ·傅里叶(Fourier)分析与小波(Wavelet)分析之比较 | 第21-22页 |
| ·小波基与正弦基的特点比较 | 第22-23页 |
| ·常用小波函数(系)介绍 | 第23-26页 |
| ·小波基函数选择的标准 | 第26-28页 |
| ·小波变换的特点 | 第28-29页 |
| ·基于小波变换的函数的局部正规性的描述 | 第29-33页 |
| ·利用小波变换检测信号的突变 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于小波变换的传感器故障诊断的仿真实例 | 第37-82页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·利用连续小波变换的极值点进行传感器故障诊断 | 第37-44页 |
| ·连续小波变换与故障诊断原理 | 第37-39页 |
| ·利用连续小波变换进行传感器故障诊断的仿真实例 | 第39-44页 |
| ·利用离散小波变换进行传感器故障诊断 | 第44-46页 |
| ·在Matlab平台下利用小波变换进行传感器故障诊断 | 第46-62页 |
| ·传感器故障类型及仿真试验方法 | 第46页 |
| ·传感器常见故障的仿真及其诊断 | 第46-62页 |
| ·结合BP神经网络与小波分析在传感器故障诊断领域的应用 | 第62-81页 |
| ·BP神经网络与故障诊断原理 | 第62-63页 |
| ·BP神经网络在传感器故障诊断中应用的仿真实例 | 第63-68页 |
| ·结合BP神经网络和小波分析对6种常见传感器故障进行诊断 | 第68-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 结论与讨论 | 第82-84页 |
| ·本文的主要工作与总结 | 第82-83页 |
| ·有关问题的讨论 | 第83页 |
| ·论文的后续工作展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-87页 |
