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基于LXI总线的无人机分布式诊断系统研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第12-17页
    1.1 引言第12页
    1.2 发展和研究现状第12-15页
        1.2.1 LXI总线标准国内外研究现状第12-14页
        1.2.2 人工智能故障诊断技术国内外研究现状第14-15页
    1.3 课题意义第15-16页
    1.4 本文的主要内容安排第16-17页
第二章 LXI标准介绍第17-32页
    2.1 LXI总线的特点和分类第17-19页
    2.2 LXI物理指标第19-20页
        2.2.1 外形尺寸第19页
        2.2.2 冷却需求第19-20页
        2.2.3 电气要求第20页
        2.2.4 LXI开关和指示器第20页
    2.3 LXI同步与触发技术第20-26页
        2.3.1 直接LAN消息同步触发模式第21-22页
        2.3.2 基于时间的事件触发模式第22-25页
        2.3.3 LXI触发总线触发模式第25-26页
    2.4 LXI编程接口第26-27页
    2.5 LXI以太网标准和Web接口第27-30页
        2.5.1 网络配置第28-29页
        2.5.2 VXI-11 协议第29-30页
    2.6 混合系统设计第30-31页
    2.7 本章小结第31-32页
第三章 转换接口软硬件设计第32-56页
    3.1 系统的硬件结构第32-37页
        3.1.1 嵌入式网络服务器部分电路第32-33页
        3.1.2 网络模块第33-36页
        3.1.3 串行接口转换电路第36-37页
        3.1.4 电源模块第37页
    3.2 转换电路网络服务器设计第37-54页
        3.2.1 Windows CE操作系统简介第37页
        3.2.2 Windows CE系统架构第37-38页
        3.2.3 Windows CE的驱动程序第38-40页
        3.2.4 Go Ahead Webserver简介第40-41页
        3.2.5 Go Ahcad Webserver的移植第41-42页
        3.2.6 Go Ahead Webserver的程序结构第42-43页
        3.2.7 Go Ahead Webserver部分关键代码分析第43-51页
        3.2.8 Go Ahead Websever页面操作方式第51-52页
        3.2.9 串口通信程序的实现第52-54页
    3.3 本章小结第54-56页
第四章 人工智能故障诊断模型设计第56-74页
    4.1 统计学习理论第56-58页
        4.1.1 VC维第57页
        4.1.2 结构风险最小第57-58页
    4.2 最优分类面第58-63页
        4.2.2 广义最优分类面第60-61页
        4.2.3 高维特征空间的推广第61-62页
        4.2.4 核函数第62-63页
    4.3 参数智能优化第63-72页
        4.3.1 遗传算法简介第63-68页
        4.3.2 粒子群优化第68-72页
    4.4 诊断模型设计第72-73页
        4.4.1 故障分析第72页
        4.4.2 建模流程第72-73页
    4.5 本章小结第73-74页
第五章 实验测试第74-82页
    5.1 转换电路测试第74-77页
        5.1.1 LXI转换接口测试准备第74页
        5.1.2 LXI转换接口连通测试第74-77页
    5.2 智能诊断模型验证实验第77-81页
        5.2.1 实验准备第77页
        5.2.2 神经网络模型和支持向量机模型对比第77-78页
        5.2.3 对支持向量机的参数进行优化第78-80页
        5.2.4 向模型添加新故障类型实验第80-81页
    5.3 本章小结第81-82页
第六章 B类LXI的实现方案研究第82-88页
    6.1 B类LXI的实现方案研究第82-87页
        6.1.1 专用芯片的实现方法第82-83页
        6.1.2 普通FPGA+微处理器实现第83-87页
    6.2 LXI中引入PTP协议应注意的问题第87页
    6.3 本章小结第87-88页
第七章 结束语第88-90页
    7.1 论文工作总结第88-89页
    7.2 下一步改进第89-90页
参考文献第90-93页
致谢第93-94页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第94页

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