機(jī)電系統(tǒng)機(jī)內(nèi)測試降虛警技術(shù)

前言
第1章 緒論
1.1 機(jī)電系統(tǒng)BIT概述
1.1.1 BIT基本概念
1.1.2 BIT技術(shù)發(fā)展歷程
1.1.3 機(jī)電系統(tǒng)BIT基本概念及發(fā)展歷程
1.2 機(jī)電系統(tǒng)BIT降虛警技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.1 BIT虛警概念及影響
1.2.2 BIT降虛警技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.2.3 機(jī)電系統(tǒng)BIT降虛警技術(shù)研究現(xiàn)狀
1.3 機(jī)電系統(tǒng)BIT降虛警技術(shù)體系
1.3.1 機(jī)電系統(tǒng)BIT虛警特點(diǎn)
1.3.2 機(jī)電系統(tǒng)BIT降虛警技術(shù)的總體框架
1.4 本書篇章結(jié)構(gòu)
參考文獻(xiàn)
第2章 傳感層降虛警技術(shù)
2.1 概述
2.2 機(jī)電系統(tǒng)BIT中傳感層影響因素物理分析
2.2.1 BIT系統(tǒng)傳感層的數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
2.2.2 BIT系統(tǒng)傳感層數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素分析
2.2.3 基于影響因素物理分析的降低和防止虛警對策
2.3 基于傳感層硬件優(yōu)化設(shè)計的降虛警技術(shù)
2.3.1 機(jī)電系統(tǒng)的測試信息分析
2.3.2 基于系統(tǒng)測試信息的傳感器優(yōu)選技術(shù)
2.3.3 機(jī)電系統(tǒng)BIT的傳感器布局優(yōu)化技術(shù)
2.4 基于傳感器證實的降虛警技術(shù)
2.4.1 基于不同冗余模型的傳感器證實過程
2.4.2 基于因果網(wǎng)絡(luò)模型的傳感器證實算法
2.4.3 案例應(yīng)用
2.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 特征層降虛警技術(shù)
3.1 概述
3.2 特征層導(dǎo)致虛警的機(jī)理分析
3.2.1 特征信息質(zhì)量的評價
3.2.2 特征層導(dǎo)致虛警的機(jī)理
3.2.3 特征層解決BIT虛警問題的技術(shù)途徑與思路
3.3 特征層降虛警方法
3.3.1 基于核主元分析的特征提取降虛警技術(shù)
3.3.2 基于粗糙集理論的特征選擇降虛警技術(shù)
3.3.3 基于決策器的特征選擇降虛警技術(shù)
3.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 診斷決策層降虛警技術(shù)
4.1 概述
4.2 診斷決策層產(chǎn)生虛警的原因與機(jī)理分析
4.2.1 基于BIT信息處理流程的診斷決策層虛警影響因素分析
4.2.2 診斷決策層產(chǎn)生虛警的原因與機(jī)理分析
4.2.3 解決診斷決策層BIT虛警問題的技術(shù)方案與思路
4.3 信號閾值診斷的虛警抑制技術(shù)
4.3.1 信號閾值法產(chǎn)生虛警的機(jī)理分析
4.3.2 延遲判決和動態(tài)閾值分析
4.4 間歇故障導(dǎo)致虛警的抑制技術(shù)
4.4.1 間歇故障影響B(tài)IT性能的機(jī)理分析與建模
4.4.2 間歇故障導(dǎo)致虛警的抑制技術(shù)
4.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于模型的魯棒故障診斷降虛警技術(shù)
5.1 概述
5.2 模型不確定性及其對故障診斷影響的分析
5.2.1 故障診斷中的模型不確定性分析
5.2.2 模型不確定性影響故障診斷的原因分析
5.3 基于觀測器／濾波器的線性不確定系統(tǒng)的魯棒殘差生成
5.3.1 基于最優(yōu)未知輸入觀測器的魯棒殘差生成
5.3.2 基于多指標(biāo)約束方法的魯棒殘差生成
5.3.3 基于不確定系統(tǒng)滿意濾波的魯棒殘差生成
5.4 基于自適應(yīng)閾值的線性不確定系統(tǒng)的魯棒診斷決策
5.4.1 基于解析模型的自適應(yīng)閾值方法
5.4.2 基于模糊理論的自適應(yīng)閾值方法
5.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于時間應(yīng)力分析的降虛警技術(shù)
6.1 概述
6.2 時問應(yīng)力誘發(fā)故障和BIT虛警機(jī)理及規(guī)律
6.2.1 時間應(yīng)力誘發(fā)故障機(jī)理
6.2.2 時間應(yīng)力誘發(fā)BIT虛警過程
6.2.3 時間應(yīng)力誘發(fā)BIT虛警規(guī)律
6.3 時間應(yīng)力與BIT虛警的關(guān)聯(lián)建模
6.3.1 參數(shù)定義
6.3.2 基于雙SVM的關(guān)聯(lián)模型
6.3.3 時間應(yīng)力與虛警關(guān)聯(lián)后的BIT檢測效果分析
6.4 時間應(yīng)力與BIT虛警關(guān)聯(lián)關(guān)系與模型分析
6.4.1 時間應(yīng)力與BIT虛警關(guān)聯(lián)關(guān)系定性分析
6.4.2 時間應(yīng)力與BIT虛警關(guān)聯(lián)關(guān)系定量分析
6.4.3 基于SVM的關(guān)聯(lián)模型閾值優(yōu)化選取
6.5 基于時間應(yīng)力分析的BIT虛警識別方法
6.5.1 時間應(yīng)力分析虛警識別總體思路
6.5.2 基于SVM虛警識別方法
6.5.3 基于SVM-HMM虛警識別方法
6.5.4 基于KPccA-HMM的虛警識別方法
6.5.5 基于時間應(yīng)力分析的綜合虛警識別方法
6.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 機(jī)電伺服系統(tǒng)BIT降虛警技術(shù)應(yīng)用
7.1 機(jī)電伺服系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及工作原理
7.1.1 伺服系統(tǒng)與機(jī)電伺服系統(tǒng)介紹
7.1.2 某伺服平臺結(jié)構(gòu)及工作原理
7.2 機(jī)電伺服系統(tǒng)BIT設(shè)計
7.2.1 FMEA分析
7.2.2 BIT設(shè)計與實現(xiàn)
7.3 機(jī)電伺服系統(tǒng)BIT降虛警技術(shù)應(yīng)用
7.3.1 傳感層降虛警設(shè)計
7.3.2 特征層降虛警設(shè)計
7.3.3 決策層降虛警設(shè)計
7.3.4 基于模型的魯棒故障診斷降虛警設(shè)計
7.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 直升機(jī)航向姿態(tài)系統(tǒng)BIT降虛警技術(shù)應(yīng)用
8.1 直升機(jī)航向姿態(tài)系統(tǒng)BIT簡介
8.1.1 直升機(jī)航姿系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理
8.1.2 直升機(jī)航姿系統(tǒng)FMEA分析
8.1.3 直升機(jī)航姿系統(tǒng)BIT方案
8.2 時間應(yīng)力因素對直升機(jī)航姿系統(tǒng)BIT的影響
8.3 降虛警方法在航姿系統(tǒng)BIT中的應(yīng)用
8.3.1 航姿系統(tǒng)BIT系統(tǒng)的改進(jìn)設(shè)計
8.3.2 航姿系統(tǒng)BIT的環(huán)境應(yīng)力實驗
8.3.3 實驗數(shù)據(jù)分析
8.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)