| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 民航APU航空传感器故障诊断的研究背景及其意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外航空故障诊断研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外航空故障诊断研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内航空故障诊断研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文内容结构与安排 | 第15-16页 |
| 第2章 航空传感器故障模型建立 | 第16-32页 |
| 2.1 APU航空传感器功能、性能分析 | 第16-21页 |
| 2.1.1 功能分析 | 第16-17页 |
| 2.1.2 性能分析 | 第17-21页 |
| 2.2 航空传感器正常模型建立 | 第21-27页 |
| 2.2.1 广义最小二乘辨识法基本理论 | 第22-23页 |
| 2.2.2 正常状态模型分析 | 第23-26页 |
| 2.2.3 正常状态模型仿真 | 第26-27页 |
| 2.3 航空传感器故障模型建立 | 第27-31页 |
| 2.3.1 故障原因分析 | 第27-29页 |
| 2.3.2 故障模型建立 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 航空传感器故障诊断系统设计 | 第32-51页 |
| 3.1 航空传感器故障诊断系统分析 | 第32-33页 |
| 3.2 硬件系统设计 | 第33-38页 |
| 3.3 软件系统设计 | 第38-50页 |
| 3.3.1 基于多小波的数据预处理算法设计 | 第39-41页 |
| 3.3.2 基于最小二乘支持向量机的故障诊断算法设计 | 第41-48页 |
| 3.3.3 故障诊断系统软件流程 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 航空传感器故障诊断系统应用实例 | 第51-56页 |
| 4.1 航空传感器故障诊断系统测试实例 | 第51-53页 |
| 4.2 系统故障诊断结果与传统方法对比分析 | 第53-55页 |
| 4.2.1 系统诊断结果与人工检测结果对比 | 第54页 |
| 4.2.2 系统诊断结果与BP神经网络结果对比 | 第54-55页 |
| 4.2.3 实例结果分析 | 第55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录A 总压传感器各状态原始数据 | 第62-64页 |
| 作者简历 | 第64-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65-66页 |