| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容及其组织结构 | 第12-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 射频放大电路性能退化仿真与原理研究 | 第15-27页 |
| 2.1 低噪声放大器的仿真设计 | 第15-20页 |
| 2.1.1 低噪声放大器设计方案 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于ATF54143低噪声放大器电路仿真 | 第16-18页 |
| 2.1.3 射频放大电路故障预测相关参数关系分析 | 第18-20页 |
| 2.2 射频放大电路健康状态评估原理 | 第20-21页 |
| 2.3 基于低噪声放大器电路的健康状态仿真 | 第21-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于主成分分析法改进马氏距离的健康评估方法 | 第27-37页 |
| 3.1 常见模拟电路特征提取方法 | 第27-30页 |
| 3.1.1 基于小波变换的特征提取 | 第28-29页 |
| 3.1.2 基于统计信号的特征提取 | 第29-30页 |
| 3.2 射频电路故障特征提取 | 第30-31页 |
| 3.3 特征数据的提取与退化状态的分析 | 第31-32页 |
| 3.4 基于主成分分析法改进马氏距离的健康评估方法 | 第32-36页 |
| 3.4.1 马氏距离基本理论 | 第32-33页 |
| 3.4.2 主成分分析加权法 | 第33-34页 |
| 3.4.3 基于主成分分析法改进的马氏距离的故障指示器 | 第34-35页 |
| 3.4.4 基于主成分分析法改进的马氏距离的射频放大电路健康评估方法验证 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于HSMM的射频放大电路故障预测方法的研究 | 第37-58页 |
| 4.1 HMM基本理论 | 第37-41页 |
| 4.2 HSMM的基本理论与算法 | 第41-50页 |
| 4.2.1 HSMM定义 | 第41-42页 |
| 4.2.2 HSMM的算法介绍 | 第42-50页 |
| 4.3 HSMM算法是实现中的部分问题与改进 | 第50-53页 |
| 4.3.1 初始模型参数的选择 | 第50-51页 |
| 4.3.2 多组观测序列的训练 | 第51-53页 |
| 4.4 基于HSMM的射频放大电路故障预测方法 | 第53-57页 |
| 4.4.1 射频放大电路状态监测与故障预测原理 | 第53-54页 |
| 4.4.2 基于HSMM的射频放大电路故障预测方法 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于HSMM的射频放大电路故障预测方法验证 | 第58-70页 |
| 5.1 实验方案设计 | 第58-59页 |
| 5.2 基于HSMM的射频放大电路故障预测方法的实验验证 | 第59-67页 |
| 5.2.1 HSMM模型建立与训练方法验证 | 第59-62页 |
| 5.2.2 基于HSMM的退化状态识别方法验证 | 第62-64页 |
| 5.2.3 基于HSMM的剩余寿命预测方法验证 | 第64-67页 |
| 5.3 与基于HMM的射频放大电路故障预测算法的比较 | 第67-69页 |
| 5.3.1 HMM模型建立与训练方法 | 第68页 |
| 5.3.2 基于HMM算法的退化状态识别方法 | 第68-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 今后工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第76页 |
