| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 课题的背景及研究的目的和意义 | 第14-16页 |
| 1.2 多余物检测方法的研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 PIND方法国外研究现状与分析 | 第16-18页 |
| 1.2.2 PIND方法国内研究现状与分析 | 第18-21页 |
| 1.3 多余物材质识别方法的研究现状 | 第21-27页 |
| 1.3.1 模式识别理论 | 第21-25页 |
| 1.3.2 材质识别方法 | 第25-27页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第27-30页 |
| 第2章 航天电子装置多余物自动检测系统 | 第30-48页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 系统总体方案 | 第30-32页 |
| 2.2.1 系统设计参照标准 | 第30页 |
| 2.2.2 系统主要技术指标 | 第30-31页 |
| 2.2.3 系统总体方案 | 第31-32页 |
| 2.3 转台控制系统设计 | 第32-39页 |
| 2.3.1 传动机构设计 | 第34-35页 |
| 2.3.2 驱动机构设计 | 第35-37页 |
| 2.3.3 转台控制单元设计 | 第37-39页 |
| 2.4 多余物检测通道硬件设计 | 第39-42页 |
| 2.4.1 声发射传感器选型 | 第39-40页 |
| 2.4.2 声发射传感器信号调理电路设计 | 第40-41页 |
| 2.4.3 四通道同步高速数据采集卡设计 | 第41-42页 |
| 2.5 系统软件设计 | 第42-47页 |
| 2.5.1 转台驱动器软件设计 | 第43-44页 |
| 2.5.2 同步高速数据采集软件设计 | 第44-45页 |
| 2.5.3 PIND试验控制软件设计 | 第45页 |
| 2.5.4 数据分析软件设计 | 第45-46页 |
| 2.5.5 数据管理软件设计 | 第46-47页 |
| 2.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 基于多传感器数据融合的多余物检测方法 | 第48-71页 |
| 3.1 引言 | 第48页 |
| 3.2 声发射传感器安装位置确定 | 第48-52页 |
| 3.2.1 典型航天电子装置结构 | 第48-49页 |
| 3.2.2 声发射传感器信号传播机理 | 第49-51页 |
| 3.2.3 声发射传感器最优安装位置 | 第51-52页 |
| 3.3 多余物检测方法 | 第52-68页 |
| 3.3.1 航天电子装置多余物检测信号特点 | 第52-54页 |
| 3.3.2 数据融合模型 | 第54-56页 |
| 3.3.3 多传感器数据相关分析 | 第56-57页 |
| 3.3.4 多传感器数据特征匹配 | 第57-58页 |
| 3.3.5 基于相关加权的多传感器数据层融合 | 第58-65页 |
| 3.3.6 基于小波包变换的噪声消除方法 | 第65-68页 |
| 3.4 检测方法实验验证 | 第68-70页 |
| 3.4.1 多传感器数据融合检测结果及分析 | 第68-69页 |
| 3.4.2 小波包消噪检测结果及分析 | 第69-70页 |
| 3.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第4章 基于HHT的多余物材质特征提取方法 | 第71-92页 |
| 4.1 引言 | 第71-73页 |
| 4.2 希尔伯特-黄变换 | 第73-79页 |
| 4.2.1 经验模态分解 | 第74-75页 |
| 4.2.2 希尔伯特变换 | 第75-77页 |
| 4.2.3 多余物检测信号的HHT变换 | 第77-79页 |
| 4.3 基于声发射传感器信号的多余物材质特征提取 | 第79-87页 |
| 4.3.1 多余物信号的采集 | 第79页 |
| 4.3.2 声发射传感器信号的预处理 | 第79-80页 |
| 4.3.3 IMF相关系数序列 | 第80-83页 |
| 4.3.4 希尔伯特谱质心向量 | 第83-85页 |
| 4.3.5 能量分布向量 | 第85-87页 |
| 4.4 基于加速度传感器信号的多余物材质特征提取 | 第87-91页 |
| 4.4.1 加速度传感器信号的预处理 | 第88-90页 |
| 4.4.2 特征量提取 | 第90-91页 |
| 4.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 第5章 基于RVM的多余物材质识别方法 | 第92-114页 |
| 5.1 引言 | 第92页 |
| 5.2 特征量融合 | 第92-101页 |
| 5.2.1 特征量特征层融合 | 第92-94页 |
| 5.2.2 非负矩阵分解 | 第94-97页 |
| 5.2.3 非负张量分解 | 第97-101页 |
| 5.3 基于相关向量机的多余物材质识别方法 | 第101-110页 |
| 5.3.1 相关向量机 | 第101-105页 |
| 5.3.2 基于NMF和RVM的多余物材质识别方法 | 第105-108页 |
| 5.3.3 基于NTF和RVM的多余物材质识别方法 | 第108-109页 |
| 5.3.4 基于权重的多分类器识别结果决策层融合 | 第109-110页 |
| 5.4 材质识别方法实验验证 | 第110-113页 |
| 5.5 本章小结 | 第113-114页 |
| 结论 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-125页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 个人简历 | 第128页 |