| 中文摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 故障诊断方法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 模拟电路故障诊断难点 | 第13-14页 |
| 1.2.2 故障诊断方法的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 模拟电路软故障诊断方法的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 基于故障字典的模拟电路软故障诊断 | 第18-33页 |
| 2.1 空间电子仪器系统简介及模块电路功能故障快速检测法 | 第18-20页 |
| 2.1.1 典型空间电子仪器设备中的模拟电路 | 第18-19页 |
| 2.1.2 功能模块电路的故障快速检测法 | 第19-20页 |
| 2.2 分级故障字典软故障诊断的相关理论 | 第20-23页 |
| 2.2.1 最坏情况分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 线性电路元器件的“斜率”故障特性 | 第21-22页 |
| 2.2.3 直流非线性电路元件的折线故障模型 | 第22-23页 |
| 2.3 空间电子仪器中模拟电路软故障分级故障字典建立 | 第23-26页 |
| 2.3.1 故障检测一级字典的建立 | 第24页 |
| 2.3.2 定位故障元件二级字典的建立 | 第24-25页 |
| 2.3.3 辨别元件参数区间的三级字典的建立 | 第25-26页 |
| 2.4 测后分级故障诊断 | 第26-27页 |
| 2.5 故障诊断实例分析 | 第27-31页 |
| 2.5.1 电路简介 | 第27-28页 |
| 2.5.2 测前故障字典的建立 | 第28-30页 |
| 2.5.3 测后诊断 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于改进型松散小波神经网络的软故障诊断 | 第33-48页 |
| 3.1 神经网络理论 | 第34-39页 |
| 3.1.1 神经网络的概述 | 第34-36页 |
| 3.1.2 BP神经网络的简介 | 第36-37页 |
| 3.1.3 BP网络在模拟电路软故障诊断中的使用 | 第37-39页 |
| 3.2 故障特征的提取理论及方法 | 第39-43页 |
| 3.2.1 小波分析 | 第39-41页 |
| 3.2.2 主元分析 | 第41页 |
| 3.2.3 故障特征的提取 | 第41-43页 |
| 3.3 基于改进型松散小波神经网络的模拟电路软故障诊断 | 第43-44页 |
| 3.4 故障诊断实例 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于GA神经网络的模拟电路软故障诊断 | 第48-55页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 遗传算法 | 第48-50页 |
| 4.2.1 遗传算法概述 | 第48-49页 |
| 4.2.2 遗传算法的基本操作 | 第49-50页 |
| 4.3 遗传算法优化的BP神经网络 | 第50-52页 |
| 4.4 利用GA神经网络实现模拟电路软故障诊断 | 第52-53页 |
| 4.5 诊断实例 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
