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新型大气数据传感系统故障自诊断关键技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第16-26页
    1.1 课题背景及研究目的和意义第16-18页
        1.1.1 背景第16页
        1.1.2 研究目的和意义第16-18页
    1.2 国内外研究现状分析第18-23页
        1.2.1 大气数据传感系统的发展现状与分析第18-19页
        1.2.2 系统故障传播分析技术的现状与分析第19-20页
        1.2.3 故障自检测及识别技术的发展现状与分析第20-21页
        1.2.4 故障自诊断技术的发展现状与分析第21-23页
    1.3 存在的主要问题第23-24页
    1.4 本章的主要研究内容第24-26页
第2章 基于模糊概率Petri网的大气数据系统故障传播分析方法研究第26-46页
    2.1 引言第26页
    2.2 大气数据系统故障模式分析第26-30页
    2.3 基于模糊概率Petri网的大气数据系统故障传播分析方法第30-34页
        2.3.1 模糊概率Petri网的基本原理及其特性分析第30-32页
        2.3.2 利用模糊概率Petri网实现大气数据系统故障传播分析第32-34页
    2.4 试验结果与分析第34-44页
        2.4.1 各组件故障传播分析第35-43页
        2.4.2 大气数据系统故障传播及故障分析第43-44页
    2.5 本章小结第44-46页
第3章 基于WKPCA-FIV的大气数据系统故障检测及识别方法研究第46-77页
    3.1 引言第46页
    3.2 大气数据系统故障检测及识别的实现方案第46-47页
    3.3 基于WKPCA的大气数据系统故障检测方法第47-62页
        3.3.1 WKPCA的基本原理及其故障检测特性分析第47-52页
        3.3.2 WKPCA模型的最优核参数选取第52-55页
        3.3.3 利用WKPCA实现大气数据系统故障检测第55-57页
        3.3.4 试验结果及分析第57-62页
    3.4 基于FIV的大气数据系统故障识别方法研究第62-75页
        3.4.1 FIV的基本原理及其故障识别特性第62-64页
        3.4.2 基于攻角信息的FIV模型建立第64-65页
        3.4.3 基于侧滑角信息的FIV模型建立第65-66页
        3.4.4 利用FIV实现大气数据系统故障识别第66-69页
        3.4.5 试验结果及分析第69-75页
    3.5 本章小结第75-77页
第4章 基于EEMD-MCRVM的大气数据系统故障诊断方法研究第77-104页
    4.1 引言第77-78页
    4.2 大气数据系统故障诊断的实现方案第78-79页
    4.3 基于EEMD的大气数据系统故障特征提取第79-89页
        4.3.1 EEMD的基本原理及其特性分析第79-83页
        4.3.2 利用EEMD实现大气数据系统故障特征提取第83-84页
        4.3.3 仿真、试验结果及分析第84-89页
    4.4 基于MCRVM的大气数据系统诊断模型第89-102页
        4.4.1 MCRVM的基本原理第89-95页
        4.4.2 MCRVM模型参数选择第95-98页
        4.4.3 利用MCRVM实现大气数据系统故障诊断第98-99页
        4.4.4 试验结果及分析第99-102页
    4.5 本章小结第102-104页
第5章 大气数据系统仿真试验平台设计与试验第104-113页
    5.1 引言第104页
    5.2 仿真试验平台设计第104-108页
        5.2.1 故障仿真分析第104-105页
        5.2.2 故障注入第105-106页
        5.2.3 试验平台搭建第106-108页
    5.3 系统试验第108-112页
        5.3.1 压力传感器标定试验第108-109页
        5.3.2 大气数据系统正常测试试验第109-112页
        5.3.3 大气数据系统故障仿真试验第112页
    5.4 本章小结第112-113页
结论第113-115页
参考文献第115-124页
攻读 学位期间发表的论文与研究成果清单第124-126页
致谢第126页

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