航空器檢測與診斷技術(shù)導(dǎo)論（第3版）

第1章 緒論
1．1 航空器檢測與診斷技術(shù)的意義
1．2 航空器維修理論的發(fā)展及維修制度的變革
1．2．1 航空器事后維修制度
1．2．2 航空器定時(shí)維修制度
1．2．3 航空器視情維修制度
1．3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)
1．3．1 航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷基本理論
1．3．2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)
1．3．3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)常用的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)
1．3．4 航空發(fā)動(dòng)機(jī)檢測與診斷技術(shù)應(yīng)用——羅·羅公司T900系列發(fā)動(dòng)機(jī)的EHMS
1．4 航空器結(jié)構(gòu)檢查與修理技術(shù)
1．4．1 航空器結(jié)構(gòu)檢查與維修目標(biāo)
1．4．2 航空器設(shè)計(jì)服役目標(biāo)與經(jīng)濟(jì)使用壽命
1．4．3 航空器結(jié)構(gòu)檢查技術(shù)
1．4．4 飛機(jī)結(jié)構(gòu)檢測技術(shù)應(yīng)用——美國F- 35飛機(jī)PHM系統(tǒng)
復(fù)習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第2章 故障信號分析與處理
2．1 信號概念與分類
2．1．1 信號的概念
2．1．2 信號的分類
2．2 信號的時(shí)域分析
2．2．1 幅值域
2．2．2 時(shí)差域
2．2．3 平穩(wěn)隨機(jī)過程
2．2．4 各態(tài)歷經(jīng)隨機(jī)過程
2．2．5 信號時(shí)域分析診斷實(shí)例
2．3 信號的頻域分析
2．3．1 沖激函數(shù)與卷積
2．3．2 傅里葉級數(shù)
2．3．3 傅里葉變換
2．4 數(shù)字信號分析與處理
2．4．1 數(shù)字信號處理系統(tǒng)
2．4．2 數(shù)字信號處理優(yōu)點(diǎn)
2．4．3 數(shù)字信號處理的發(fā)展歷史
2．4．4 離散傅里葉變換
2．4．5 快速傅里葉變換
2．4．6 基于快速傅里葉變換的各種運(yùn)算公式
2．4．7 實(shí)例分析
2．5 數(shù)字圖像分析與處理
2．5．1 數(shù)字圖像的基本概念
2．5．2 圖像預(yù)處理
2．5．3 圖像邊沿檢測
2．5．4 圖像分割
2．5．5 圖像目標(biāo)特征提取與參數(shù)計(jì)算
復(fù)習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第3章 故障識別理論及方法
3．1 貝葉斯分類法
3．1．1 條件概率
3．1．2 全概率公式
3．1．3 最小錯(cuò)誤率的貝葉斯決策規(guī)則
3．2 距離函數(shù)分類法
3．2．1 空間距離（幾何距離）函數(shù)
3．2．2 k-近鄰算法
3．2．3 在故障診斷中應(yīng)用距離函數(shù)時(shí)應(yīng)注意的問題
3．3 模糊診斷法
3．3．1 隸屬函數(shù)
3．3．2 模糊矢量
3．3．3 模糊關(guān)系
3．4 灰色理論診斷法
3．4．1 灰色預(yù)測法
3．4．2 灰色關(guān)聯(lián)度分析
3．5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷法
3．5．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)規(guī)則
3．5．2 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及BP算法
3．6 專家系統(tǒng)診斷法
3．6．1 專家系統(tǒng)簡介
3．6．2 規(guī)則專家系統(tǒng)診斷原理
……
第5章 航空發(fā)動(dòng)機(jī)磨損狀態(tài)監(jiān)測與診斷
第6章 航空發(fā)動(dòng)機(jī)的孔探檢測技術(shù)
第7章 航空器結(jié)構(gòu)檢查的無損檢測技術(shù)
第8章 航空器滲漏檢測技術(shù)