| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 电源的分类 | 第17-18页 |
| 1.2.1 DC-DC | 第17页 |
| 1.2.2 LDO | 第17-18页 |
| 1.2.3 DC-DC和LDO的区别 | 第18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的研究目标和创新之处 | 第19-22页 |
| 第二章 LDO的总剂量效应建模方法 | 第22-32页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 LDO的总剂量效应 | 第22-25页 |
| 2.2.1 LDO的组成 | 第22-23页 |
| 2.2.2 总剂量对LDO的影响 | 第23-24页 |
| 2.2.3 影响总剂量效应的因素 | 第24-25页 |
| 2.3 LDO总剂量效应建模方法 | 第25-26页 |
| 2.3.1 物理机理建模方法 | 第25页 |
| 2.3.2 行为级建模方法 | 第25-26页 |
| 2.4 LDO总剂量效应行为级建模语言 | 第26-29页 |
| 2.4.1 VHDL-AMS语言特性 | 第27-28页 |
| 2.4.2 VHDL-AMS语言建模环境 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-32页 |
| 第三章 基于MIMO方法建立多输出电源模型 | 第32-42页 |
| 3.1 MIMO方法的理论 | 第32-34页 |
| 3.1.1 多变量系统辨识 | 第32页 |
| 3.1.2 多变量系统辨识的分解 | 第32-34页 |
| 3.1.3 基于模型分解的辨识方法 | 第34页 |
| 3.2 系统辨识环境 | 第34-36页 |
| 3.3 基于MIMO方法建立多输出电源模型的方法 | 第36-40页 |
| 3.3.1 获取电信号数据 | 第36页 |
| 3.3.2 数据预处理和初步测试 | 第36-37页 |
| 3.3.3 模型结构的选择 | 第37-38页 |
| 3.3.4 求解子模型和子子模型 | 第38-39页 |
| 3.3.5 估计和转换传递函数 | 第39页 |
| 3.3.6 仿真与验证 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 多输出LDO电源的总剂量效应建模 | 第42-56页 |
| 4.1 LT3029电源 | 第42-43页 |
| 4.1.1 LT3029特点 | 第43页 |
| 4.1.2 LT3029的仿真 | 第43页 |
| 4.2 多输出电源的实验电路设计 | 第43-48页 |
| 4.2.1 输入电压激励模块和输出电流激励模块的设计 | 第45-46页 |
| 4.2.2 电流和电压测试电路的设计 | 第46-48页 |
| 4.3 总剂量效应的辐射环境 | 第48页 |
| 4.4 总剂量效应下多输出电源的建模方法 | 第48-54页 |
| 4.4.1 注入辐照 | 第50页 |
| 4.4.2 获取电信号数据和数据预处理 | 第50-51页 |
| 4.4.3 选择模型结构 | 第51-53页 |
| 4.4.4 建立模型 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总剂量效应下多输出电源建模的实验 | 第56-66页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 总剂量效应实验条件配置 | 第56-59页 |
| 5.2.1 实验条件配置 | 第56-57页 |
| 5.2.2 数据收集板介绍 | 第57-59页 |
| 5.3 总剂量效应实验结果及分析 | 第59-63页 |
| 5.3.1 DC数据分析 | 第59-60页 |
| 5.3.2 AC数据分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74-75页 |