| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状阐述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 自动测试系统研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 故障诊断方法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 WTA神经网络研究现状 | 第13页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文工作重点 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 系统需求分析 | 第15-27页 |
| 2.1 系统总体架构 | 第15-17页 |
| 2.2 硬件平台 | 第17-23页 |
| 2.2.1 功率计 | 第18-19页 |
| 2.2.2 功放插箱及机柜 | 第19-22页 |
| 2.2.3 信号源 | 第22-23页 |
| 2.2.4 接口及数据总线 | 第23页 |
| 2.3 功能需求与性能要求 | 第23-26页 |
| 2.3.1 功能需求 | 第23-25页 |
| 2.3.2 性能要求 | 第25页 |
| 2.3.3 可靠性及可用性要求 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 Ka功放功率自动校准方法 | 第27-53页 |
| 3.1 遗传算法简介 | 第27-29页 |
| 3.1.1 遗传算法相关技术 | 第27-28页 |
| 3.1.2 遗传算法特点 | 第28-29页 |
| 3.2 基于遗传算法的功率自动校准方法 | 第29-31页 |
| 3.3 自动校准方法具体实施 | 第31-33页 |
| 3.4 自动校准模块功能实现 | 第33-51页 |
| 3.4.1 开发环境 | 第33-36页 |
| 3.4.2 软件类设计 | 第36-37页 |
| 3.4.3 硬件设备远程自动控制 | 第37-44页 |
| 3.4.4 电压—功率输出曲线自动采集与处理 | 第44-49页 |
| 3.4.5 功率误差修正校准采集 | 第49-51页 |
| 3.5 数据对比 | 第51-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 故障诊断方法 | 第53-72页 |
| 4.1 故障诊断模型 | 第53-56页 |
| 4.1.1 WTA端加入Memristor阵列 | 第54-56页 |
| 4.2 基于BP和WTA神经网络故障诊断算法 | 第56-59页 |
| 4.3 故障诊断实例与仿真 | 第59-71页 |
| 4.3.1 故障诊断框图 | 第59-61页 |
| 4.3.2 BP-WTA算法在轴承故障诊断中的应用 | 第61-68页 |
| 4.3.3 BP-WTA算法在功放故障诊断中应用 | 第68-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 论文总结 | 第72-73页 |
| 5.2 展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 | 第79页 |