控制系統(tǒng)故障診斷與容錯(cuò)控制的分析和設(shè)計(jì)

第一章 概述
1.1 問(wèn)題的提出
1.2 故障診斷
1.2.1 故障診斷的任務(wù)及其研究的內(nèi)容
1.2.2 系統(tǒng)故障的特征量及其獲取
1.2.3 故障的決策與分離方法
1.2.4 故障診斷的方法
1.3 容錯(cuò)控制
1.3.1 魯棒容錯(cuò)控制
1.3.2 重構(gòu)容錯(cuò)控制
1.4 容錯(cuò)控制和故障診斷技術(shù)中存在的問(wèn)題及其發(fā)展趨勢(shì)
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第二章 基于觀測(cè)器的故障診斷
2.1 引言
2.2 故障檢測(cè)觀測(cè)器的特征結(jié)構(gòu)配置方法
2.3 基于矩陣奇異值分解的魯棒故障檢測(cè)觀測(cè)器和基于魯棒觀測(cè)器的故障診斷
2.3.1 問(wèn)題的描述
2.3.2 基于矩陣奇異值分解的魯棒觀測(cè)器設(shè)計(jì)
2.3.3 基于多重模型假設(shè)下的并行魯棒觀測(cè)器殘差輸出的故障分離
參考文獻(xiàn)
第三章 基于參數(shù)估計(jì)的故障診斷
3.1 引言
3.2 基于模參一物參關(guān)聯(lián)方程靈敏度分析的故障模式識(shí)別
3.3 變結(jié)構(gòu)變參數(shù)系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)
3.4 變結(jié)構(gòu)變參數(shù)系統(tǒng)辨識(shí)的自適應(yīng)算法
3.5 基于參數(shù)估計(jì)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)測(cè)試與故障診斷的原理
3.5.1 基于參數(shù)估計(jì)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)測(cè)試與故障診斷的原理
3.5.2 應(yīng)用實(shí)例——基于參數(shù)估計(jì)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某導(dǎo)彈姿態(tài)控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)測(cè)試與故障診斷系統(tǒng)
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第四章 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷
4.1 引言
4.2 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一種改進(jìn)的多層前向網(wǎng)絡(luò)快速學(xué)習(xí)算法
4.2.1 多層前向網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及數(shù)學(xué)描述
4.2.2 一種多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)自調(diào)整算法
4.2.3 誤差的后向傳播原理及BP學(xué)習(xí)算法
4.2.4 一種改進(jìn)的快速誤差后向傳播學(xué)習(xí)算法（FI彈）
4.3 基于BP和FBP學(xué)習(xí)算法的多層前向網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用
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第五章自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)和基于自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)的故障診斷
5.1 引言
5.2 模糊邏輯的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
5.3 自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)及基于自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)的故障診斷
5.3.1 自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述
5.3.2 自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)的函數(shù)逼近能力分析
5.3.3 自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)的梯度下降學(xué)習(xí)算法
5.3.4 基于模擬退火的自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)學(xué)習(xí)算法
5.3.5 自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)的最近鄰學(xué)習(xí)算法
5.3.6 自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)算法
5.3.7 基于自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)的建模與故障診斷實(shí)驗(yàn)研究
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第六章 基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法
6.1 引言
6.2 專家系統(tǒng)的建造
6.3 知識(shí)的表示與獲取
6.3.1 知識(shí)的表示
6.3.2 知識(shí)的獲取
6.4 推理機(jī)
6.4.1 推理策略
6.4.2 推理控制策略
6.5 應(yīng)用實(shí)例
6.5.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
6.5.2 基于SM智能檢測(cè)的某運(yùn)載火箭實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)
6.5.3 基于STD實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)的故障診斷專家系統(tǒng)
6.5.4 系統(tǒng)的功能特點(diǎn)、應(yīng)用情況及結(jié)論
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第七章 邏輯診斷與故障樹(shù)分析
7.1 邏輯診斷
7.1.1 邏輯代數(shù)
7.1.2 故障診斷中的邏輯問(wèn)題
7.1.3 故障的邏輯診斷
7.2 故障的故障樹(shù)分析方法
7.2.1 故障樹(shù)的建造與數(shù)學(xué)描述
7.2.2 敵障樹(shù)的定性分析
7.2.3 故障樹(shù)的定量計(jì)算
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第八章 應(yīng)用信息量確定最佳檢測(cè)步驟和最佳故障特征集
8.1 引言
8.2 信息及其度量與計(jì)算
8.2.1 熵函數(shù)
8.2.2 信息及其度量
8.3 用信息量的方法確定最佳故障特征集和最佳診斷步驟
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第九章 系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為的Petri網(wǎng)描述及基于Petri網(wǎng)的故障診斷
9.1 Petri網(wǎng)的基本概念
9.2 邏輯運(yùn)算的Petri網(wǎng)建模
9.3 Petri網(wǎng)的簡(jiǎn)化
9.4 基于Petri網(wǎng)模型的系統(tǒng)分析
9.4.1 由Petri打網(wǎng)模型求系統(tǒng)失效率
9.4.2 由Petri網(wǎng)模型求系統(tǒng)的最小路集與最小割集
9.5 基于Petri網(wǎng)的系統(tǒng)狀態(tài)動(dòng)態(tài)變遷的描述與求解
9.5.1 基于Petri網(wǎng)的系統(tǒng)狀態(tài)動(dòng)態(tài)變遷的關(guān)聯(lián)矩陣求解法
9.5.2 基于Petri網(wǎng)的系統(tǒng)狀態(tài)動(dòng)態(tài)變遷的梯形圖求解法
9.6 基于Petri網(wǎng)的故障診斷
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第十章 基于同時(shí)穩(wěn)定的容錯(cuò)控制
10.1 引言
10.2 基于互質(zhì)分解的多重系統(tǒng)同時(shí)穩(wěn)定容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)
10.2.1 基于互質(zhì)分解的同時(shí)穩(wěn)定問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述
10.2.2 基于穩(wěn)定的互質(zhì)分解的同時(shí)穩(wěn)定控制器設(shè)計(jì)
10.3 基于Hunwitz穩(wěn)定性理論和非線性優(yōu)化的容錯(cuò)控制
10.4 應(yīng)用仿真
10.4.1 某導(dǎo)彈姿態(tài)控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型描述
10.4.2 同時(shí)穩(wěn)定控制器設(shè)計(jì)
參考文獻(xiàn)
……
第十一章 基于H。?？刂频亩嘧兞肯到y(tǒng)完整性設(shè)計(jì)
附錄
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