摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
插图目录 | 第11-12页 |
缩写说明 | 第12-13页 |
1 绪论 | 第13-22页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13-16页 |
1.2 随机分布系统的研究现状 | 第16-19页 |
1.2.1 随机分布系统故障诊断研究现状 | 第16-17页 |
1.2.2 随机分布系统的容错控制研究现状 | 第17-19页 |
1.3 论文的研究内容 | 第19-20页 |
1.3.1 非高斯非线性奇异随机分布系统的主动容错控制 | 第20页 |
1.3.2 基于 Takagi-Sugeno 模糊模型的非高斯非线性奇异随机分布系统主动容错控制 | 第20页 |
1.3.3 基于迭代学习的非高斯奇异随机分布系统主动容错控制 | 第20页 |
1.4 课题来源 | 第20-21页 |
1.5 论文整体结构安排 | 第21-22页 |
2 数学基础及相关理论知识 | 第22-32页 |
2.1 矩阵知识 | 第22-23页 |
2.1.1 矩阵的特征值 | 第22页 |
2.1.2 矩阵的秩 | 第22页 |
2.1.3 矩阵范数 | 第22-23页 |
2.1.4 矩阵奇异值分解 | 第23页 |
2.1.5 矩阵 Schur 补引理 | 第23页 |
2.1.6 矩阵一些符号约定 | 第23页 |
2.2 B 样条的基础知识 | 第23-25页 |
2.2.1 B 样条函数的定义 | 第24页 |
2.2.2 B 样条函数的构建 | 第24-25页 |
2.2.3 B 样条函数的基底 | 第25页 |
2.3 神经网络的基本知识 | 第25-26页 |
2.3.1 RBF 神经网络模型 | 第25-26页 |
2.3.2 RBF 神经网络的输出 | 第26页 |
2.4 鲁棒性能 | 第26-27页 |
2.4.1 鲁棒H_2性能 | 第27页 |
2.4.2 鲁棒H_∞性能 | 第27页 |
2.5 奇异系统的理论基础 | 第27-32页 |
2.5.1 奇异系统的正则性 | 第28页 |
2.5.2 奇异系统的等价变换 | 第28-29页 |
2.5.3 奇异系统的特征值 | 第29-30页 |
2.5.4 奇异系统的稳定性 | 第30-32页 |
3 非高斯非线性奇异随机分布系统主动容错控制 | 第32-45页 |
3.1 引言 | 第32-33页 |
3.2 模型描述 | 第33-34页 |
3.3 故障诊断 | 第34-38页 |
3.4 容错控制 | 第38-40页 |
3.4.1 无故障时跟踪控制器设计 | 第38-39页 |
3.4.2 容错控制器设计 | 第39-40页 |
3.5 仿真 | 第40-44页 |
3.6 结论 | 第44-45页 |
4 基于 Takagi-Sugeno 模糊模型的非高斯非线性奇异随机分布系统主动容错控制 | 第45-63页 |
4.1 引言 | 第45-46页 |
4.2 模型描述 | 第46-48页 |
4.3 故障诊断 | 第48-51页 |
4.4 容错控制 | 第51-57页 |
4.4.1 无故障时跟踪控制器设计 | 第51-54页 |
4.4.2 容错控制器设计 | 第54-57页 |
4.5 仿真 | 第57-62页 |
4.6 结论 | 第62-63页 |
5 基于迭代学习的非高斯奇异随机分布系统主动容错控制 | 第63-77页 |
5.1 引言 | 第63-64页 |
5.2 模型描述 | 第64-66页 |
5.3 故障诊断 | 第66-68页 |
5.4 容错控制 | 第68-70页 |
5.4.1 无故障时跟踪控制器设计 | 第68-69页 |
5.4.2 容错控制器设计 | 第69-70页 |
5.5 基于 ILC 的 RBF 参数调整 | 第70-72页 |
5.5.1 RBF 参数调整 | 第70-71页 |
5.5.2 收敛性分析 | 第71-72页 |
5.6 仿真 | 第72-76页 |
5.7 结论 | 第76-77页 |
6 结论与展望 | 第77-80页 |
6.1 本论文的主要工作 | 第77-78页 |
6.2 本文创新性 | 第78页 |
6.3 研究方向展望 | 第78-80页 |
参考文献 | 第80-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
个人简历及研究成果 | 第87-88页 |
个人简历 | 第87页 |
研究成果 | 第87页 |
发表论文 | 第87页 |
参研项目 | 第87-88页 |
获奖情况 | 第88页 |