一、5721检测系统M5通讯故障分析与解决（论文文献综述）
范勇[1]（2021）在《转膛自动机驱动机构故障检测与诊断系统研究》文中认为自动机驱动机构是高射速武器正常运行的关键,由于长时间处于高温、高压等极端环境下,所以也是故障发生率最高的部件。自动机驱动机构故障类型主要集中在三个方面:转膛衬套闭气性、关重件强度、滑板滑动位移。因此,对于转膛自动机驱动机构的故障检测与诊断方面的研究就显得尤为重要。本文针对转膛自动机驱动机构部分的各类故障,并结合其系统的功能需求与技术指标,完成了转膛自动机驱动机构故障检测与诊断系统总体方案的设计,其中包括信号采集设备的研发和故障检测与诊断系统平台的搭建。在本系统中,主要从以下几个方面进行研究:1、完成了信号采集设备的硬件设计。针对以往检测设备的检测功能性单一、采集信号精度低与操作复杂等问题,研发了一种多功能检测的信号采集设备,该设备不仅能进行多种信号的同步采集与传输,而且便于安装。该设备的硬件部分主要是根据系统的功能需求从而分为信号调理模块、有线/无线传输模块、存储模块、电源模块五大模块。2、完成了转膛自动机驱动机构故障检测与诊断系统的软件设计。系统的软件设计可分为信号采集设备的软件设计和故障检测与诊断系统平台的软件设计。其中信号采集设备的软件设计主要是对其硬件部分进行驱动作用;故障检测与诊断系统平台软件设计主要是为了合理的控制与调节整个系统的正常运行,其中包括信号的采集、存储、传输与处理等功能,该平台一方面控制信号采集设备进行被测信号的采集、存储与传输,另一方面对试验数据进行分析与处理,从而判断整个系统的故障状态。3、完成了转膛自动机驱动机构故障检测方法的研究,其主要包含两个方面:（1）针对自动机驱动机构采集的非平稳、非线性信号的特征,并且结合试验环境的影响,提出一种改进的EEMD特征提取方法,从而消除了 EEMD信号分解过程中的虚假分量;（2）为了判断正常信号与故障信号的相似程度,传统的马氏距离协方差的判断方式已不能满足实际需求,针对这类问题,本文采用一种马氏距离敏感阈值的判断方法,从而对转膛自动机驱动机构的故障状态进行检测,并且结果验证了该检测方法的可行性。4、完成了转膛自动机驱动机构故障诊断方法的研究。针对以往故障诊断方法中出现的收敛速度慢、非线性性能差、网络结构复杂、初始参数敏感等问题,则采用了一种SOM神经网络的故障诊断方法,从而对转膛自动机驱动机构进行故障分类,并且结果证明了该诊断方法的可行性。
李敬[2]（2021）在《线阵相机光电精度靶故障监测技术研究》文中提出针对人工排查线阵相机光电精度靶在实际工程中发生的系列故障存在费时费力、工作效率低、误测漏测等问题,本论文深入分析精度靶工作原理,结合故障诊断技术,建立了精度靶故障树,定性和定量分析了背景光源和触发光幕靶故障树,建立了线阵相机故障诊断流程,设计了相关故障监测对象的故障监测电路。论文的主要工作及创新点如下:1)结合故障树分析法理论,根据精度靶结构组成与工作原理,建立了精度靶故障树总树以及背景光源、触发光幕靶、线阵相机三个关键组成部分的故障树从定性和定量两个角度分析故障树,找出了背景光源和触发光幕靶故障树的最小割集;根据产品失效率计算模型,结合产品实际应用情况,求解了故障各底事件发生概率、底事件重要度,找出了背景光源和触发光幕靶故障树中最重要的底事件,确定了故障监测对象;2)设计了精度靶背景光源电流参数故障监测电路,实时监测背景光源工作电流,以CAN总线方式进行数据传输,主要包括测试节点电路（信号获取电路、信号处理电路、CAN收发电路）和主控电路（光耦隔离电路、信号处理电路、CAN收发电路、电源隔离电路、故障提示电路）;3)设计了触发光幕靶延时监测电路,监测触发光幕靶原控制电路的延时功能,由信号产生电路输出模拟脉冲信号作输入信号,触发原控制电路输出相机触发信号,计算两路信号的时间间隔,获取延时时间;4)分析线阵相机故障模式,根据相机寄存器,建立相机状态查询表;针对相机LED灯故障、图像故障（无图像、图像质量差）、接口故障、串口故障等建立相机故障诊断流程;5)验证了设计的故障监测电路功能,结果表明,背景光源节点电流监测电路能实时获取灯组工作电流,反映电路实际工作状态,出现故障后能有效确定故障原因以及故障位置;触发光幕靶延时监测电路能有效判断原控制电路延时功能的准确性,为获取相机触发信号提供了保证。
段茹茂[3]（2020）在《基于涡流效应的金属回转体表面缺陷检测方法研究与应用》文中指出金属回转体被广泛应用在建筑、车企、航天、水利等多个领域,但其在生产或使用过程中极易产生缺陷,对企业的经济效益和使用人员的安全造成影响。为及时发现金属回转体存在的缺陷,必须定期对金属回转体进行缺陷检测,国内企业所用的检测设备主要以引进为主,提高了检测成本。本课题为实现金属回转体表面缺陷的检测,系统地研究涡流缺陷检测技术,开发了一套简单实用的缺陷检测系统,可以满足对金属回转体表面裂纹等缺陷检测的需求。该检测系统以电涡流传感器、角度传感器、数据采集卡等为基础,结合自行开发的检测程序和设计的自动化平台而建立的,该检测装置使用方便、操作简单,可以精确的检测到金属回转体表面及近表面的缺陷位置。由于涡流检测信号易受其他因素影响。本文利用不同激励频率、提离、检测速度等因素对输出信号敏感度不同的特点,通过对金属回转体表面缺陷检测参数的试验研究,最终确定出最佳工作参数组合,提高检测结果的准确性和可靠性。本文主要完成了以下工作:（1）阐述了电涡流金属表面缺陷检测的工作原理,分析了影响涡流检测金属表面缺陷效果的各种因素,给出了由角度信号和位移信号确定回转件表面缺陷位置的算法和实现思路,提出了最佳的工作参数组合。（2）在分析问题特点和现场实际需求的基础上,提出了检测装置的总体方案并完成了工程设计和制作。检测装置包括硬件和软件两个部分。通过这两部分的合理组合,实现了对金属回转体表面缺陷定位的目的。（3）完成了检测系统有关元件的设计、计算和选型等工作。定制了合适的电涡流传感器、选取了合适的角度传感器、数据采集卡等相关设备,完成了检测装置的安装调试和使用试验。（4）总体规划了软件系统的功能和实现方案,利用labview编程,完成了检测装置软件系统的设计与开发;实现了电涡流传感器、角度传感器信号实时波形的显示;具备了对检测到的缺陷信号进行自动报警、显示、记录等功能,还可对要求得数据信息进行保存等操作。（5）研究了检测频率、提离、检测速度与输出信号的关系,并得出最佳检测参数的范围,提高了后续缺陷检测的准确性。试验结果证明:检测系统稳定性强,可以精确检测到缺陷具体位置,还可以根据具体检测结果识别缺陷类型,预测裂纹深度。通过这些研究为检测系统设计和裂纹尺寸量化提供理论基础。
刘申易[4]（2020）在《基于动态故障树分析与传感网络的机车故障诊断系统的设计》文中进行了进一步梳理随着我国重载铁路货运机车的快速发展,机车的故障率与事故发生率随之上升,机车故障诊断技术的重要性也越来越突出。本文基于动态故障树算法和分布式传感网络,研究并设计了适用于SS4B型机车的故障诊断系统,分析了机车的故障模式,确定了传感器布设位置,对系统的硬件部分进行了电路设计与选型,提出了动态故障树分析算法,并通过C#进行编程实现,最后对设计中的理论以及系统整体进行了建模、仿真,验证了可行性。首先本文根据机车的实际情况,将诊断系统的硬件总体设计为传感器网络、分布式传感节点、数据检测终端以及智能故障诊断终端四个部分;对SS4B型机车的主、辅电路的结构以及工作原理进行了分析,并进一步分析了主、辅电路以及气路制动系统的具体故障模式;针对机车的重要故障模式,确定了9个电压传感器和23个电流传感器的布设位置,并对布设原因进行了分析。其次,对系统硬件方面进行了设计。选择了传感网络的拓扑结构,设计了传感网络的接口;对模拟和数字式传感节点的硬件电路进行了设计;对数据检测终端各个板卡实现的功能进行了介绍;完成智能故障诊断终端的选型。相关的软件方面,对网络的通讯协议、传输数据内容以及拥塞控制算法进行了研究,研究设计了传感节点的滤波算法,并对各个节点和终端的软件流程进行了设计。另外,本文在故障树分析法的基础上,提出了一种基于传感器信息的动态故障树分析法,能够根据故障原因部位传感器采集的数据对故障树分析得到的故障原因进行化简。最后,对网络的拥塞控制算法、数字滤波器进行了建模仿真,通过C#编写了能够实现动态故障树分析算法的诊断软件,进行了验证分析;并在此基础上,对传感器滤波、网络数据传输、故障原因诊断进行了综合建模与仿真,验证了故障诊断系统的可行性。图113幅,表16个,参考文献79篇。
慈鹏芬[5]（2020）在《基于PLC的姚桥煤矿综采设备状态监测研究与应用》文中研究表明综采设备是煤矿实现安全、高产、高效生产的重要设备,长期工作在高温、潮湿和粉尘等环境中,设备出现故障的现象时有发生,为减少设备故障对安全和生产的影响,常在停机状态下进行人工巡检,此检修方式不仅效率低、劳动强度大,而且不能及时发现潜在隐患,为此,本文以中煤集团姚桥矿工作面为工程背景,以综采工作面综采设备运行电流为信号源,以PLC为控制和数据核心,采用C/S和B/S混合模式架构的上位机系统对综采工作面设备进行状态监的研究,对保障姚桥煤矿安全、高效生产具有重要的现实意义。首先,对姚桥煤矿综采工作面机电设备组成进行了分析,仿真分析了远距离启动设备的压降,对综采设备的控制进行了探讨,并对综采设备常见故障进行了研究归纳,确定设备状态监测对象和参数。其次,根据姚桥矿的设备配置、控制和通讯条件,对工作面设备状态监测系统进行了总体设计,构建了以PLC为核心的现场数据采集、井下网络传输、地面上位机显示架构,对设备状态监测系统的硬件配置进行了设计。然后,针对综采工作面设备状态监测的特点,对综采设备电流、故障状态、启停状态等数据采集的PLC软件进行了编程,实现了对设备负载状态的实时监测,并对各种负载状态下的运行时间及故障状态进行统计。采用C/S和B/S混合模式的上位机架构,设计基于WINCC的客户端人机界面,实现了运行状态信息动态显示和管理。最后,将综采设备状态监测系统的数据采集箱、传感器等设备安装于综采工作面开关列车处,依据设备通讯协议测试各设备通讯功能,搭建通讯网络,对现场硬件、软件调试,通过地面上位机对系统的通讯功能进行全面测试,结果表明符合设计要求。论文中有图79幅,表17个,参考文献85篇。
周文剑[6]（2019）在《无人作战飞机试飞安全风险管理研究》文中研究表明试飞是无人作战飞机研发的关键环节,是为达到产品交付前要求所进行的试验飞行,具有高风险,高损失的特性,很可能引发严重事故进而影响研发项目的进度。但目前国内在无人作战飞机试飞安全风险管理方面的研究较少。为减少试飞事故发生并提高试飞安全性,本文对无人作战飞机试飞进行了风险评估工作,以保障无人作战飞机的试飞安全。首先通过阅读大量国内外试飞文献,总结了无人作战飞机试飞研究现状然后提出了本文的研究方向。本文主要研究无人作战飞机在定型试飞中系统可靠性的风险,从无人作战飞机试飞整个流程和系统角度出发,识别并分析了可能导致试飞安全事故的风险因素,并进行了风险评估。通过风险评价计算结果,对关键风险采取了风险控制措施,建立了无人作战飞机试飞安全风险管理体系。在试飞过程中的不同阶段,采用了安全检查的方式确定无人作战飞机试飞的安全风险等级。其次对试飞系统风险进行了风险评价。通过运用模糊多属性决策方法、FTA模糊贝叶斯网络和多种算法计算模型。以某型无人作战飞机试飞为例,计算出试飞系统中的薄弱环节。经模型计算分析得出了影响试飞安全的关键子系统为动力系统。动力系统的关键项是燃烧室,并且燃烧室的薄弱环节为导向器故障。最后,根据风险评价结果,提出风险控制措施,包括飞行前,试飞和关键子系统的风险控制,以提高无人机作战飞机试飞的安全性。
张道勤[7]（2019）在《以集通线为例的道岔智能融雪系统研究与设计》文中研究说明在我国北方高寒地区,存在严重的冬季积雪问题,尤其是集通铁路线所在的内蒙古高原腹地,冬季地面经常形成较厚的积雪。自然降雪加上风吹雪（白毛风）肆虐经常导致铁路道岔运转失灵、不能密贴和与道床冻结在一起等故障,成为了铁路系统冬季面临的主要设备问题之一。在国民经济高速发展的背景下,尤其是受内蒙古地区日益发达的工农业、采矿业、旅游业的影响,使得集通线具有快速增长的客货运量。但与日益增长的运量不匹配的是,集通线依然使用的是相对原始的作业人员上道扫雪和人工喷洒融雪剂的方式进行道岔除雪,存在效率低,人工成本高、作业人员人身安全得不到保障等弊端,寻求一种具有高自动化、高效率的道岔融雪系统十分必要。综合比较来说,电加热融雪系统施工工程量较小,且后期维护保养成本较低。符合铁路设备向自动化、智能化方向发展的使用需求。所以集通线选用电加热式的道岔融雪方式作为出发点进行研究和设计。目前道岔融雪系统的实际应用中,以采用隔离继电器来控制加热原件的方式为主,在应用中存在诸多问题,如:低温情况下设备自动开启,造成能源浪费;系统启停频繁,缩短了加热元件的使用寿命;采集到降雪信号系统才能开启,缺乏有效的降雪预防机制;温度控制模块精度较低,误差大等。为了解决上述问题,本文结合集通线实际做了细致的需求分析,将自动化控制、实时监控以及信息采集作为研究重点,通过运用PID控制方法实现道岔融雪的智能化、高效化、节能化。根据系统的工作流程将道岔融雪系统分为了四个层级,对设计并实现各层级和模块的方法进行了论述。系统可以根据气象站的天气预测信息和现场的实际气象条件提前做出判断,使系统始终在准备状态,根据不同的天气状况快速准确的投入到融雪工作中;整个控制系统采用了PID控制作为系统的核心控制逻辑,温度控制PID算法设计保证了系统快速、稳定的运行;系统的最重要组成部分执行机构——智能加热模块方面,采用周波发生器控制可控硅通断频率来实现对加热元器件的加热效率控制,从而达到控制准确,反应迅速,节能的目的,同时也还能减少频繁启停,延长设备使用寿命。考虑到集通铁路当前的道岔融雪要求,该系统的负载能力可以满足使用需求,而且提供了可扩展空间。
邓宇浩[8]（2019）在《基于统计质量控制的生产设备视情维修方法研究》文中认为大量自动化、智能化设备的研制和使用是现代先进制造业的重要特征之一。设备的健康状态和运行效率直接影响着产品的质量和产率,进而决定了工厂的制造成本和收益。我国制造企业经过数字化改造,已经具备了一定的生产现场信息采集与存储的能力。根据工厂特定的生产模式和历史运行数据,有针对性的制定设备维修策略和方案,有助于进一步提升工厂的管理水平和综合竞争力。本文以设备加工质量的波动情况作为设备健康状态的评估指标,根据统计质量控制理论将生产设备的运行状态分为受控和失控两种水平,并用控制图进行识别与报警维修,形成了基于统计质量控制的设备视情维修方法（Statistical Quality Control-Condition Based Maintenance,SQC-CBM）。在对批量生产过程进行合理的简化和假设后,本文讨论了设备在特定生产和维修策略条件下可能存在的状态,并基于历史生产数据、控制图原理和贝叶斯理论等对状态转移概率或速率进行了统计、分析和计算,进而建立了设备的SQC-CBM马尔科夫状态空间模型。利用该模型可计算出生产系统在相应的过程质量控制和设备维修策略组合下的期望投入或产出,从而通过搜索比较得到使系统期望成本最低或期望利润最高的最优方案。本文用时间、状态均离散的马尔科夫链对计数型检验的SQC-CBM方法进行建模,采用级数求和的方式计算状态转移概率,在抽样检验和设备维修时间可忽略不计的假设下,对属性控制图监控下串联生产系统的加工、检测和维修成本进行了分析计算,以得出指导各设备视情维修的最佳属性控制图参数。针对计量型检验,本文首先建立了单工位的连续时间齐次马尔科夫模型。为了减少虚发警报引起的停机损失,同时给视情维修预留出必要的准备时间,本文提出了一种延迟维修策略,允许设备在控制图发出警报后继续运行一段时间再进行主动检修。在用Tecnomatix仿真实验验证了模型的准确性后,用该模型求解和分析单工位在不同的生产条件下的最佳设备维修方案。在此基础上,进一步建立了串联生产系统的SQC-CBM递推模型,考虑缓冲区库存容量无限的条件下,设备停机检修和残次品流出对下游工位产生的传递效应,从系统角度对各设备的维修方案进行整体优化,并用遗传算法求解最优SQC-CBM决策参数。最后,本文介绍了SQC-CBM决策支持系统（Decision Support System,DSS）的功能实现过程,帮助工厂管理人员利用现有的信息系统软件中大量的历史数据,对生产设备的维修策略进行优化,提供有效的SQC-CBM解决方案,并列举了几个工程应用案例对系统的可行性予以验证。
蔡嘉程[9]（2019）在《基于ARM的高速列车失稳检测装置》文中提出在高速铁路事业迅猛发展的形势下,高速列车运行安全问题受到了应有的重视。不同于低速状态下的列车运行,高速状态下的列车蛇行失稳问题尤为突出,失稳状况的出现不仅会影响乘客的乘车舒适度,严重时更会导致列车脱轨。因此,为了防范高速列车失稳现象的出现,需要对高速列车横向稳定性进行实时检测。本课题首先对高速列车蛇行失稳进行了理论上的分析研究,在得到了高速列车的蛇行运动频率范围之后,参考了国内外的有关蛇行失稳的判别标准,给出高速列车失稳检测的预警和报警标准。并通过嵌入式技术,设计出了一套针对与高速列车蛇行失稳的实时检测装置。在硬件设计方面,在Altium Designer开发环境中完成了原理设计和PCB设计,硬件以板卡化的设计方式分为电源板卡、失稳接口板卡、失稳处理板以及通信板卡。并对硬件进行了抗干扰处理设计。在软件设计方面,完成了实时操作系统RT-Thread在STM32F407ZGT6芯片上的移植,设备上完成了包括串口、CAN、I2C以及以太网等外设驱动程序设计。并开发了基于操作系统的应用程序,其中包括自检线程、诊断线程、存储线程以及通信线程这四个主要线程。并利用TFTP（简单文件传输协议）通过上位机对失稳检测装置的软件升级功能设计。最后在装置功能验证方面,首先在预先设定好工况的情况下装置通过串口在PC端输出信息验证了装置功能的完整性;在装置的诊断数据精度上,通过高精度采集器IMC采集加速度传感器并由PC端MATLAB程序得出的处理结果为标准对本失稳检测装置的重要计算特征值进行了数据对比,验证了装置的数据精度。
秦剑华[10]（2018）在《航天器电源系统故障诊断与健康评价研究》文中指出随着航天技术的不断进步,高可靠、长寿命以及可重复使用成为未来航天器的主要发展方向。电源系统作为航天器的关键子系统,提高电源系统的状态监测水平对于提升电源系统乃至整个航天器的可靠性、安全性以及可维护性具有重要意义。作为提升系统状态监测水平的有效措施,航天器电源系统故障诊断与健康评价在特征提取、信息处理、故障诊断方法以及健康评价等方面还存在诸多问题,航天器电源系统状态监测水平仍未取得实质的提升。为此,基于航天器安全、可靠的实际应用需求,为了全面提升航天器的状态监测水平,进一步提高航天器的可靠性、安全性以及可维护性,强化航天器的在轨自主控制能力,开展电源系统故障诊断与健康评价研究显得尤为重要。本文通过对航天器电源系统故障诊断与健康评价技术现状进行阐述,并结合电源系统应用角度,分别从部件和系统两个不同层级对故障诊断与健康评价技术存在的问题进行分析。本文针对航天器电源系统故障诊断与健康评价中亟待解决的关键技术开展了相应的研究,主要包括部件级的故障特征提取与传感器布局技术、系统级的数据增强与故障诊断技术以及系统级的健康评价技术。部件级的故障特征提取研究是电源系统故障诊断与健康评价研究的基础,同时也是故障诊断与健康评价技术在结合对象的应用过程中亟待突破的难点。针对航天器电源系统中在轨故障概率较高的太阳能电池,通过分析太阳能电池的低频阻抗特征,提出了利用低频阻抗特征对太阳能电池阵内的开路、短路故障进行定量故障诊断的方法,和以太阳能电池外特性作为故障特征的诊断方法相比,基于低频阻抗特性参数的方法不易受到外部环境因素的影响,且近似线性的故障特征变化规律更有利于实现状态变化过程的连续监测。在此基础上,结合系统其余关键部件的故障特征,利用多信号流图模型,构建用于电源系统测试性分析的D矩阵。根据测试性分析的结果,对系统测试进行优化,从而确定系统传感器布局,为系统的故障诊断与健康评价数据来源提供支撑。为了解决大量传感器数据处理效率低、对地传输困难的问题,本文创新性地提出了航天器数据降维技术,实现多传感器数据增强,为后续的系统级研究工作奠定基础。本文针对航天器电源系统多传感器数据有效信息密度低的问题,结合系统监测与故障诊断的实际应用需求,提出了开展融合故障传播特性的电源系统多传感器数据降维研究。基于电源系统故障传播特性,建立电源系统多变量权重分析矩阵,实现了基于电源系统故障传播特性的多传感器数据关联性的规范表达;进一步将基于知识的定性方法与基于数据的定量方法相结合,剔除多源数据中与故障无关的冗余信息,降低了多传感器数据的维数,使得利用有限的通讯带宽传输与系统故障密切相关的传感器数据成为可能,从而达到了多传感器数据增强的目标。在故障诊断技术研究中,本文引入了具有自主学习能力深度学习模型,对模型原理、应用以及训练过程进行了研究。通过构建基于深度学习思想的堆叠稀疏自编码模型,学习航天器电源系统多传感器数据特征,建立故障诊断模型,并对影响模型特性的参数进行了分析。研究及试验结果标明,利用深度学习模型,一方面,堆叠稀疏自编码模型增加了高层次特征提取的阶数,相比于神经网络模型以及分层模型,电源系统故障诊断的准确率得到明显的提升;另一方面,堆叠稀疏自编码模型同样继承了分层模型的优点,在诊断准确率得到提升的同时,系统故障诊断的置信度也得到了保证。系统级的健康评价技术是电源系统状态监测的“外环”,即建立在故障诊断的基础上,对电源系统的健康状态进行评价。持续性的电源系统健康评价有利于实现从“宏观”角度对电源系统的运行状态进行全程监测。本文首先分析了层次分析法在分层形态多准则指标体系中的应用不足,提出了更具有一般性的非线性评价度量转换方法;其次,在建立电源系统健康评价指标体系的过程中,提出综合电源系统设计以及环境因素的影响,建立分层式多维度的健康综合评价指标体系,并采用灰色聚类方法对评价指标进行度量。系统级的综合验证技术研究包括故障诊断与健康评价软件设计以及综合验证平台构建。本文遵循现有的航天器运行管理架构,在不改变原有的系统感知网络以及系统数据管理结构的前提下,基于.NET技术开发了航天器电源系统故障诊断与健康评价综合验证平台。试验结果证明了航天器电源系统故障诊断与健康评价系统的各项功能可以满足应用需求,并在此基础上对故障诊断与健康评价系统的应用进行了探索研究。
二、5721检测系统M5通讯故障分析与解决（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、5721检测系统M5通讯故障分析与解决（论文提纲范文）
（1）转膛自动机驱动机构故障检测与诊断系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外发展与研究现状 |
| 1.2.1 转膛武器的研究现状 |
| 1.2.2 故障检测与诊断技术的发展动态 |
| 1.2.3 集合经验模态分解的研究现状 |
| 1.2.4 SOM神经网络研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 转膛自动机驱动机构故障检测与诊断系统总体方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 转膛自动机驱动机构故障检测与诊断系统需求分析 |
| 2.2.1 转膛自动机参数性能 |
| 2.2.2 功能要求 |
| 2.2.3 系统的主要技术与参数指标 |
| 2.3 系统的总体方案设计 |
| 2.4 器件选型 |
| 2.4.1 主控模块选型 |
| 2.4.2 温度传感器 |
| 2.4.3 压力传感器 |
| 2.4.4 位移传感器 |
| 2.4.5 相应传感器的安装和测点位置 |
| 2.5 转膛自动机驱动机构故障机理分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 信号采集设备硬件电路设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号采集设备总体硬件结构设计 |
| 3.3 电源模块电路 |
| 3.4 存储模块电路 |
| 3.5 有线传输模块电路 |
| 3.6 无线传输模块电路 |
| 3.7 温度信号调理电路 |
| 3.8 压力信号调理电路 |
| 3.9 位移信号调理电路 |
| 3.10 PCB的设计 |
| 3.11 本章小结 |
| 4 转膛自动机驱动机构故障检测与诊断系统软件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号采集设备的软件程序设计 |
| 4.2.1 主程序设计 |
| 4.2.2 有线传输模块程序设计 |
| 4.2.3 无线传输模块程序设计 |
| 4.2.4 存储模块程序设计 |
| 4.2.5 ADC采集模块程序设计 |
| 4.3 故障检测与诊断系统平台设计 |
| 4.3.1 数据采集模块 |
| 4.3.2 数据管理模块 |
| 4.3.3 实时检测模块 |
| 4.3.4 网络通讯模块 |
| 4.3.5 离线诊断模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 转膛自动机驱动机构的故障检测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 转膛自动机驱动机构的故障检测方法总体框架 |
| 5.3 信号预处理 |
| 5.3.1 小波去噪处理 |
| 5.3.2 实验验证与结果分析 |
| 5.4 基于集合经验模态的特征提取方法 |
| 5.4.1 集合经验模态的原理及算法 |
| 5.4.2 集合经验模态虚假分量的判断方法 |
| 5.5 基于改进的集合经验模态特征提取方法 |
| 5.5.1 K-L散度法的基本理论及求解 |
| 5.5.2 基于改进的集合经验模态的特征提取步骤 |
| 5.5.3 实验验证及结果分析 |
| 5.6 故障检测与诊断系统的特征参数选择 |
| 5.7 基于马氏距离敏感阈值的故障检测 |
| 5.7.1 马氏距离 |
| 5.7.2 马氏距离敏感阈值 |
| 5.7.3 实验验证与结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 转膛自动机驱动机构的故障诊断方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 SOM神经网络概述 |
| 6.2.1 SOM神经网络结构 |
| 6.2.2 SOM神经网络的参数确定 |
| 6.2.3 SOM神经网络的算法步骤 |
| 6.2.4 基于SOM神经网络的转膛自动机驱动机构故障诊断方法的构建 |
| 6.3 基于SOM神经网络的转膛自动机驱动机构故障诊断方法 |
| 6.3.1 SOM神经网络的构建 |
| 6.3.2 SOM神经网络的训练 |
| 6.3.3 SOM神经网络的验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（2）线阵相机光电精度靶故障监测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断技术 |
| 1.2.2 光电类仪器故障诊断技术 |
| 1.3 本论文主要研究内容与技术指标 |
| 1.3.1 技术指标 |
| 1.3.2 各章节主要内容 |
| 2 精度靶工作原理与故障监测总体方案设计 |
| 2.1 精度靶组成 |
| 2.2 精度靶测量原理 |
| 2.3 故障监测总体方案 |
| 2.3.1 故障树分析法 |
| 2.3.2 背景光源节点电流监测方案 |
| 2.3.3 触发光幕靶延时时间监测方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 精度靶故障树分析 |
| 3.1 建造精度靶故障树 |
| 3.1.1 故障树建造流程 |
| 3.1.2 定性分析 |
| 3.1.3 定量分析 |
| 3.1.4 精度靶故障树 |
| 3.2 背景光源故障树分析 |
| 3.2.1 背景光源故障树模型 |
| 3.2.2 背景光源故障树定性分析 |
| 3.2.3 背景光源故障树定量分析 |
| 3.3 触发光幕靶故障树分析 |
| 3.3.1 触发光幕靶故障树定性分析 |
| 3.3.2 触发光幕靶故障树定量分析 |
| 3.4 线阵相机故障分析 |
| 3.4.1 相机状态查询 |
| 3.4.2 相机LED灯故障诊断 |
| 3.4.3 相机无图像故障诊断 |
| 3.4.4 相机采集图像质量低故障诊断 |
| 3.4.5 相机接口故障诊断 |
| 3.4.6 相机RS-232串口通信故障诊断 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 故障监测电路设计 |
| 4.1 背景光源节点电流监测电路设计 |
| 4.1.1 测试节点电路 |
| 4.1.2 主控电路 |
| 4.2 背景光源节点电流监测电路程序设计 |
| 4.3 触发光幕靶延时监测电路设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 试验结果与分析 |
| 5.1 背景光源节点电流监测试验 |
| 5.2 触发光幕靶延时监测试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（3）基于涡流效应的金属回转体表面缺陷检测方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 金属回转体检测研究现状 |
| 1.2.1 无损检测概述 |
| 1.2.2 金属回转体无损检测方法的研究现状 |
| 1.2.3 金属回转体表面缺陷无损检测系统的研究与应用现状 |
| 1.3 金属回转体表面缺陷检测方法的确定 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 2 涡流检测基本理论及应用 |
| 2.1 涡流检测基本原理 |
| 2.2 线圈阻抗分析 |
| 2.2.1 线圈的阻抗及归一化 |
| 2.2.2 引起线圈阻抗变化的因素 |
| 2.3 涡流检测的三大效应及影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 金属回转体表面缺陷检测系统总体方案设计及硬件选择 |
| 3.1 金属回转体表面缺陷检测系统总体方案设计 |
| 3.1.1 对金属回转体表面缺陷检测系统的基本要求 |
| 3.1.2 检测方法的确定 |
| 3.1.3 检测方案的确定 |
| 3.1.4 检测系统总体方案设计 |
| 3.2 检测平台设计 |
| 3.3 试验试件的选择与制作 |
| 3.3.1 被测体物理特性对涡流检测结果的影响 |
| 3.3.2 缺陷试样的制作 |
| 3.4 电涡流传感器类型及选择 |
| 3.4.1 电涡流传感器探头的选择 |
| 3.4.2 前置器的选择 |
| 3.4.3 涡流传感器的安装 |
| 3.4.4 涡流传感器的标定 |
| 3.5 角度传感器 |
| 3.6 数据采集卡 |
| 3.6.1 数据采集卡的介绍 |
| 3.6.2 数据采集卡采样频率的确定 |
| 3.7 检测系统的硬件总装 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 金属回转体电涡流检测系统的软件设计 |
| 4.1 程序总体设计原则及方案 |
| 4.1.1 程序设计的基本原则 |
| 4.1.2 设计方案 |
| 4.2 编程软件开发环境及流程 |
| 4.2.1 labview编程软件 |
| 4.2.2 软件开发流程 |
| 4.3 前面板设计 |
| 4.4 程序框图关键模块设计 |
| 4.4.1 信号采集模块 |
| 4.4.2 信号处理模块 |
| 4.4.3 信号保存模块 |
| 4.4.4 数据导出 |
| 4.4.5 通讯设计 |
| 4.5 检测系统设计 |
| 4.6 试验台的电气元件接线 |
| 4.7 信号传输系统的调试 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 金属回转体表面缺陷检测试验及分析 |
| 5.1 金属回转体表面缺陷检测试验总体说明 |
| 5.2 检测参数对缺陷检测信号灵敏度和可靠性影响 |
| 5.2.1 激励频率对检测信号灵敏度的影响研究 |
| 5.2.2 提离对检测信号灵敏度的影响研究 |
| 5.2.3 速度对检测信号灵敏度的影响研究 |
| 5.2.4 检测参数对缺陷检测可靠性的影响 |
| 5.3 缺陷信号分析试验 |
| 5.3.1 缺陷位置的确定 |
| 5.3.2 缺陷种类的识别 |
| 5.3.3 缺陷深度的分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于动态故障树分析与传感网络的机车故障诊断系统的设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 机车故障诊断方法的研究与应用现状 |
| 1.3 机车在线故障诊断系统的研究与应用现状 |
| 1.4 本文所做的主要工作 |
| 2 重载货运电力机车的故障诊断系统方案 |
| 2.1 SS4B型电力机车故障诊断系统设计的总体方案 |
| 2.2 机车主电路的故障模式及相关传感器布设方案 |
| 2.2.1 机车主电路的主要构成 |
| 2.2.2 机车主电路的主要故障模式 |
| 2.2.3 机车主电路的相关传感器布设 |
| 2.3 辅助电路的故障模式及相关传感器布设方案 |
| 2.3.1 辅助电路的主要构成 |
| 2.3.2 辅助电路的主要故障模式 |
| 2.3.3 辅助电路的相关传感器布设 |
| 2.4 气路与制动系统的故障模式及相关传感器引入方案 |
| 2.4.1 气路与制动系统的主要故障模式 |
| 2.4.2 气路与制动系统的相关传感器引入 |
| 2.5 分布式传感节点布设方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 重载货运电力机车的车载分布式传感网络的软硬件设计 |
| 3.1 传感器网络通讯协议的设计 |
| 3.1.1 传感器网络的拓扑结构设计 |
| 3.1.2 传感器网络的接口选型 |
| 3.1.3 以太网的网络传输协议 |
| 3.1.4 网络的传输数据内容 |
| 3.1.5 网络拥塞控制机制 |
| 3.2 分布式传感节点的软硬件设计 |
| 3.2.1 模拟式传感节点软硬件设计 |
| 3.2.2 数字式传感节点硬件设计 |
| 3.2.3 节点滤波功能的设计 |
| 3.3 数据检测终端方案 |
| 3.4 智能故障诊断终端方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于DFTA的重载货运电力机车故障诊断算法 |
| 4.1 FTA与 DFTA算法 |
| 4.1.1 FTA算法的概述 |
| 4.1.2 DFTA算法 |
| 4.2 机车故障树模型的建立 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 实验及仿真分析 |
| 5.1 数字滤波器的仿真及分析 |
| 5.2 基于OPNET的网络拥塞控制仿真及分析 |
| 5.3 DFTA的实现测试和分析 |
| 5.4 传感器滤波及网络状态下的诊断系统模型仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于PLC的姚桥煤矿综采设备状态监测研究与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外煤矿综采工作面设备状态监测的研究现状 |
| 1.3 煤矿综采工作面设备状态监测研究中存在的问题 |
| 1.4 本论文的主要研究内容 |
| 2 姚桥矿综采机电设备配置与分析 |
| 2.1 姚桥矿综采工作面机械设备配置 |
| 2.2 姚桥矿综采工作面电气设备配置 |
| 2.3 综采工作面设备控制策略 |
| 2.4 综采设备状态监测对象及参数选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 综采工作面设备状态监测系统设计 |
| 3.1 综采设备状态监测系统的总体设计 |
| 3.2 综采设备状态监测PLC集中控制箱设计 |
| 3.3 传感器的选择 |
| 3.4 数据采集PLC程序设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 综采设备状态监测系统上位机设计 |
| 4.1 上位机总体设计 |
| 4.2 软件的架构与功能 |
| 4.3 软件实现的关键技术 |
| 4.4 系统软件组成及功能 |
| 4.5 基于WinCC的上位机画面设计 |
| 4.6 WEB浏览器功能 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 综采设备状态监测系统安装与调试 |
| 5.1 系统安装准备 |
| 5.2 现场通讯测试 |
| 5.3 现场程序调试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）无人作战飞机试飞安全风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 国外研究状况 |
| 1.2.2 国内研究状况 |
| 1.3 研究思路和方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文主要结构 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第2章 相关概念与分析方法 |
| 2.1 无人作战飞机试飞相关概念 |
| 2.1.1 无人作战飞机 |
| 2.1.2 试飞安全 |
| 2.1.3 无人作战飞机试飞系统 |
| 2.2 相关分析方法 |
| 2.2.1 模糊集理论分析方法 |
| 2.2.2 安全检查表分析方法 |
| 2.2.3 折衷型多属性决策分析方法 |
| 2.2.4 FTA分析方法 |
| 2.2.5 贝叶斯网络分析方法 |
| 第3章 无人作战飞机试飞安全风险识别与风险分析 |
| 3.1 无人作战飞机试飞安全事故统计分析 |
| 3.2 无人作战飞机试飞安全风险识别 |
| 3.3 无人作战飞机试飞风险分析 |
| 第4章 无人作战飞机试飞安全风险评价模型 |
| 4.1 基于安全检查表分析方法模型 |
| 4.2 基于折衷型模糊多属性决策模型 |
| 4.2.1 决策矩阵的建立与模糊化 |
| 4.2.2 建立模糊决策矩阵 |
| 4.2.3 模糊优选决策 |
| 4.3 基于FTA模糊贝叶斯网络模型 |
| 4.3.1 FTA转化贝叶斯网络 |
| 4.3.2 BN根节点先验概率 |
| 4.3.3 BN条件概率表 |
| 4.3.4 BN网络概率推理 |
| 4.3.5 根节点重要度 |
| 第5章 无人作战飞机试飞安全风险评价实证 |
| 5.1 试飞安全风险状态 |
| 5.2 试飞子系统风险评价 |
| 5.3 试飞关键子系统风险评价 |
| 第6章 无人作战飞机试飞安全风险防范与风险控制 |
| 6.1 无人作战飞机试飞安全风险防范 |
| 6.2 无人作战飞机试飞安全风险控制 |
| 6.2.1 试飞流程安全风险控制 |
| 6.2.2 系统薄弱环节风险控制措施 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 |
（7）以集通线为例的道岔智能融雪系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的目的 |
| 1.1.3 研究的意义 |
| 1.2 不同的道岔融雪方式在国内外的研究和运用 |
| 1.2.1 国外道岔融雪方式研究现状 |
| 1.2.2 国内融雪方式运用现状 |
| 1.3 研究的内容及方法 |
| 1.3.1 研究主要内容 |
| 1.3.2 研究方法和创新点 |
| 2 集通线现状及道岔融雪系统需求分析 |
| 2.1 集通线现状分析 |
| 2.2 集通线运量分析 |
| 2.3 集通线沿线自然条件 |
| 2.4 集通线设备养护及主要除雪方式 |
| 2.5 集通线道岔融雪系统的选型 |
| 2.6 集通线融雪系统需求分析 |
| 2.6.1 道岔融雪系统的设计原则 |
| 2.6.2 系统基本需求 |
| 2.6.3 环境适应性需求 |
| 2.6.4 控制方式及安全需求 |
| 2.6.5 数据监控及存储需求 |
| 2.6.6 PLC控制柜设计原则 |
| 2.7 气象、环境信息采集模块需求分析 |
| 2.7.1 稳定性 |
| 2.7.2 实时性 |
| 2.7.3 准确性 |
| 2.7.4 扩展性 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 集通线道岔智能融雪系统的整体结构 |
| 3.1 系统概述 |
| 3.1.1 系统介绍 |
| 3.1.2 主要用途及适用范围 |
| 3.2 系统结构 |
| 3.3 主要组成部分 |
| 3.4 系统控制方式 |
| 3.4.1 控制方式概述 |
| 3.4.2 PLC控制自动模式 |
| 3.4.3 PLC控制手动模式 |
| 3.4.4 人工应急手动模式 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统核心控制逻辑及工作原理 |
| 4.1 PID工作原理 |
| 4.2 系统核心控制逻辑 |
| 4.3 PID控制的实现 |
| 4.4 温度控制PID算法参数整定 |
| 4.4.1 PID参数整定 |
| 4.4.2 下位机系统构建 |
| 4.5 加热控制工作原理 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 集通铁路道岔智能融雪系统设计 |
| 5.1 系统总体结构设计 |
| 5.2 控制中心系统设计 |
| 5.2.1 控制中心概述 |
| 5.2.2 控制中心终端配置 |
| 5.2.3 控制中心软件功能设计 |
| 5.3 车站控制终端设计 |
| 5.3.1 车站控制终端概述 |
| 5.3.2 车站控制终端配置 |
| 5.3.3 车站控制终端软件功能设计 |
| 5.4 PLC控制柜与车站控制终端的通信方式 |
| 5.5 底层元器件选型 |
| 5.5.1 雨雪信号采集模块选型 |
| 5.5.2 轨道温度信号采集模块选型 |
| 5.5.3 雪深信号采集模块选型 |
| 5.5.4 加热元器件选型 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 PID计算模块程序 |
（8）基于统计质量控制的生产设备视情维修方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 国内外相关研究现状 |
| 1.5 论文主要内容 |
| 2 基于SQC-CBM的设备维修管理方法 |
| 2.1 SQC-CBM在设备维修管理中的定位与特点 |
| 2.2 SQC-CBM的相关理论基础 |
| 2.3 SQC-CBM的实施框架与建模方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 考虑视情维修成本的串联生产设备属性控制图系统设计 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 各个工位的稳态概率 |
| 3.3 成本计算与优化模型 |
| 3.4 启发式规则和禁忌搜索相结合的求解算法 |
| 3.5 数值案例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于均值控制图的单工位延时视情维修策略 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 视情延时维修的马尔科夫模型 |
| 4.3 目标函数与决策变量 |
| 4.4 数值计算与因子分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于计量型控制图的串联生产设备视情维修策略 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 稳态概率的马尔科夫递推模型 |
| 5.3 目标函数与决策模型 |
| 5.4 数值案例求解与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 SQC-CBM决策支持系统实现与应用案例 |
| 6.1 系统功能设计与实现 |
| 6.2 应用案例 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结和展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ攻读博士学位期间发表的论文 |
（9）基于ARM的高速列车失稳检测装置（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 失稳检测研究的国内外发展现状 |
| 1.3 嵌入式技术发展现状 |
| 1.4 课题研究的主要内容、目标和方法 |
| 1.4.1 课题研究的目标 |
| 1.4.2 课题研究的主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 高速列车失稳检测装置的总体方案设计 |
| 2.1 失稳检测装置的需求与功能分析 |
| 2.2 失稳检测系统的检测原理 |
| 2.2.1 列车的蛇行运动 |
| 2.2.2 失稳检测装置检测指标 |
| 2.3 装置硬件设计方案 |
| 2.4 软件设计方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 高速列车失稳检测装置的硬件设计 |
| 3.1 电源板卡电路 |
| 3.2 失稳接口板卡电路 |
| 3.3 失稳处理板卡电路 |
| 3.3.1 STM32 最小系统电路设计 |
| 3.3.2 EEPROM电路设计 |
| 3.3.3 SRAM电路设计 |
| 3.3.4 NAND Flash电路设计 |
| 3.3.5 底板电源转换模块电路 |
| 3.3.6 抗混叠滤波电路设计 |
| 3.3.7 AD转换电路设计 |
| 3.3.8 以太网电路设计 |
| 3.3.9 串口电路设计 |
| 3.3.10 CAN电路设计 |
| 3.3.11 SD卡电路设计 |
| 3.3.12 USB电路设计 |
| 3.3.13 LED恒流驱动电路设计 |
| 3.4 通信板卡电路 |
| 3.5 硬件电路的抗干扰设计 |
| 3.5.1 PCB的层设计 |
| 3.5.2 PCB的布局走线和接地 |
| 3.6 装置板卡面板LED功能设定 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 高速列车失稳检测装置的软件设计 |
| 4.1 软件开发平台 |
| 4.2 软件操作系统简介 |
| 4.3 操作系统在STM32F407ZGT6 上的移植 |
| 4.4 操作系统设备驱动程序开发 |
| 4.5 RT-Thread应用程序设计 |
| 4.6 基于简单文件传输协议的软件系统升级 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 装置的算法诊断逻辑以及调试结果分析 |
| 5.1 失稳算法诊断逻辑 |
| 5.2 装置的调试结果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（10）航天器电源系统故障诊断与健康评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电源系统部件级故障特征研究现状 |
| 1.2.2 电源系统系统级故障诊断研究现状 |
| 1.2.3 电源系统系统级健康评价研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容及结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 太阳能电池阵列内故障特征及系统传感器布局研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于低频等效阻抗特性参数的太阳能电池故障特征研究 |
| 2.2.1 太阳能电池等效物理模型 |
| 2.2.2 基于低频阻抗的太阳能电池故障特征研究 |
| 2.2.3 太阳能电池故障特征规律验证 |
| 2.3 基于分流调节装置的航天器太阳能电池内阻特征提取方法 |
| 2.3.1 基于PN结门槛电压特性的太阳能电池内阻特征分析 |
| 2.3.2 航天器太阳能电池阻抗特征提取方案 |
| 2.3.3 太阳能电池内阻特征提取方法验证 |
| 2.4 基于多信号流图模型的电源系统传感器布局研究 |
| 2.4.1 基于多信号流图模型的系统测试性分析方法 |
| 2.4.2 电源系统的多信号流图模型 |
| 2.4.3 电源系统传感器布局 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 融合故障传播特性的电源系统多传感器数据降维研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于故障传播机理的电源系统变量权重研究 |
| 3.2.1 基于故障传播机理的系统变量权重分析方法 |
| 3.2.2 基于故障传播机理的电源系统变量权重分析案例 |
| 3.3 航天器电源系统多传感器数据降维方法研究 |
| 3.3.1 电源系统多传感器数据降维问题 |
| 3.3.2 基于改进主元分析的航天器电源系统多传感器数据降维方法 |
| 3.3.3 多传感器数据降维方法效果验证与对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的电源系统故障诊断研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于深度学习的电源系统故障诊断研究 |
| 4.2.1 深度学习思想 |
| 4.2.2 基于堆叠稀疏自动编码器(SSAE)的故障诊断 |
| 4.3 基于深度学习的电源系统故障诊断SSAE模型研究 |
| 4.3.1 基于SSAE的故障诊断模型训练 |
| 4.3.2 SSAE模型参数影响分析 |
| 4.4 基于深度学习的航天器电源系统故障诊断验证 |
| 4.4.1 电源系统故障诊断数据来源 |
| 4.4.2 电源系统故障诊断结果对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于分层形态多准则的电源系统综合健康评价研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分层形态多准则评价方法研究 |
| 5.2.1 分层形态多准则评价中的映射问题 |
| 5.2.2 基于状态转移矩阵的评价度量转换 |
| 5.2.3 多重映射下分层形态多准则评价方法研究 |
| 5.3 航天器电源系统综合健康评价指标体系及指标量化研究 |
| 5.3.1 航天器电源系统评价指标体系构建原则 |
| 5.3.2 航天器电源系统评价指标体系构建 |
| 5.3.3 综合健康评价指标量化 |
| 5.4 航天器电源系统健康评价案例分析 |
| 5.4.1 太阳能电池和系统健康状态评价实例 |
| 5.4.2 航天器电源系统健康评价结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 航天器电源系统故障诊断与健康评价系统设计与验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 故障诊断与健康评估系统功能需求分析 |
| 6.2.1 故障诊断与健康评价系统功能需求分析 |
| 6.2.2 基于.NET架构的电源系统故障诊断与健康评估系统 |
| 6.3 故障诊断与健康评价系统软件功能模块设计与测试 |
| 6.3.1 故障诊断与健康评价软件功能 |
| 6.3.2 故障诊断与健康评价软件功能模块设计 |
| 6.3.3 故障诊断与健康评价软件功能模块测试 |
| 6.4 故障诊断与健康评价系统试验 |
| 6.4.1 故障诊断与健康评价系统半物理实验方案 |
| 6.4.2 故障诊断与健康评价系统试验案例 |
| 6.4.3 故障诊断与健康评价系统试验结果 |
| 6.4.4 故障诊断与健康评价系统应用研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 参考文献 |
四、5721检测系统M5通讯故障分析与解决（论文参考文献）
- [1]转膛自动机驱动机构故障检测与诊断系统研究[D]. 范勇. 西安工业大学, 2021(02)
- [2]线阵相机光电精度靶故障监测技术研究[D]. 李敬. 西安工业大学, 2021(02)
- [3]基于涡流效应的金属回转体表面缺陷检测方法研究与应用[D]. 段茹茂. 内蒙古科技大学, 2020(01)
- [4]基于动态故障树分析与传感网络的机车故障诊断系统的设计[D]. 刘申易. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]基于PLC的姚桥煤矿综采设备状态监测研究与应用[D]. 慈鹏芬. 中国矿业大学, 2020
- [6]无人作战飞机试飞安全风险管理研究[D]. 周文剑. 沈阳航空航天大学, 2019(04)
- [7]以集通线为例的道岔智能融雪系统研究与设计[D]. 张道勤. 兰州交通大学, 2019(01)
- [8]基于统计质量控制的生产设备视情维修方法研究[D]. 邓宇浩. 华中科技大学, 2019
- [9]基于ARM的高速列车失稳检测装置[D]. 蔡嘉程. 西南交通大学, 2019(03)
- [10]航天器电源系统故障诊断与健康评价研究[D]. 秦剑华. 南京航空航天大学, 2018(02)