控制系統(tǒng)故障診斷與容錯控制的分析和設(shè)計(jì)

第一章 概述
1.1 問題的提出
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 容錯控制
1.3.1 魯棒容錯控制
1.3.2 重構(gòu)容錯控制
1.4 容錯控制和故障診斷技術(shù)中存在的問題及其發(fā)展趨勢
參考文獻(xiàn)
第二章 基于觀測器的故障診斷
2.1 引言
2.2 故障檢測觀測器的特征結(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觀測器和基于魯棒觀測器的故障診斷
2.3.1 問題的描述
2.3.2 基于矩陣奇異值分解的魯棒觀測器設(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)的動態(tài)測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)的動態(tài)測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)動態(tài)測試與故障診斷系統(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)的競爭學(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
參考文獻(xiàn)
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 知識的表示與獲取
6.3.1 知識的表示
6.3.2 知識的獲取
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智能檢測的某運(yùn)載火箭實(shí)時(shí)在線監(jiān)測
6.5.3 基于STD實(shí)時(shí)在線監(jiān)測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
參考文獻(xiàn)
第七章 邏輯診斷與故障樹分析
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題
7.1.3 故障的邏輯診斷
7.2 故障的故障樹分析方法
7.2.1 故障樹的建造與數(shù)學(xué)描述
7.2.2 敵障樹的定性分析
7.2.3 故障樹的定量計(jì)算
參考文獻(xiàn)
第八章 應(yīng)用信息量確定最佳檢測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)定容錯控制設(shè)計(jì)
10.2.1 基于互質(zhì)分解的同時(shí)穩(wěn)定問題的數(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
參考文獻(xiàn)