| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 故障诊断技术概述 | 第11-13页 |
| 1.2.1 故障诊断常用概念 | 第11页 |
| 1.2.2 故障诊断系统性能指标 | 第11-12页 |
| 1.2.3 故障的分类 | 第12-13页 |
| 1.3 故障的模型表示 | 第13-14页 |
| 1.3.1 执行器故障建模 | 第13页 |
| 1.3.2 传感器故障建模 | 第13页 |
| 1.3.3 结构性故障建模 | 第13-14页 |
| 1.4 故障诊断研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4.1 故障诊断方法分类 | 第14-15页 |
| 1.4.2 基于定量模型的故障诊断方法 | 第15-16页 |
| 1.4.3 基于T-S模型的故障诊断方法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 双容水箱故障诊断研究现状 | 第17-18页 |
| 1.6 论文主要内容以及结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 双容水箱T-S模糊建模 | 第20-36页 |
| 2.1 模糊模型的理论基础 | 第20-21页 |
| 2.1.1 T-S 模糊模型的优点 | 第21页 |
| 2.2 T-S模糊模型的描述 | 第21-22页 |
| 2.3 T-S模型构建方法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 扇区非线性方法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 局部线性化方法 | 第24-25页 |
| 2.4 双容水箱机理模型描述 | 第25-28页 |
| 2.5 双容水箱的T-S建模 | 第28-33页 |
| 2.6 双容水箱常见故障及其在T-S模型中的表示 | 第33-35页 |
| 2.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 高斯白噪声下双容水箱的传感器故障诊断 | 第36-50页 |
| 3.1 Kalman滤波器在故障诊断领域的应用 | 第36页 |
| 3.2 经典离散型Kalman滤波器 | 第36-38页 |
| 3.3 T-S模型的Kalman滤波器 | 第38-40页 |
| 3.4 基于T-S模型Kalman滤波器的故障诊断 | 第40-42页 |
| 3.4.1 故障检测 | 第40-41页 |
| 3.4.2 故障分离 | 第41-42页 |
| 3.5 基于T-S模型Kalman滤波器的双容水箱故障诊断 | 第42-48页 |
| 3.5.1 离散型双容水箱T-S模型的系统描述 | 第42-43页 |
| 3.5.2 故障诊断仿真及分析 | 第43-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于鲁棒滤波器的双容水箱故障诊断 | 第50-74页 |
| 4.1 基于观测器的故障诊断方法 | 第50-54页 |
| 4.1.1 状态观测器的概念 | 第50-51页 |
| 4.1.2 基于状态观测器的故障检测原理 | 第51-52页 |
| 4.1.3 故障检测滤波器 | 第52-54页 |
| 4.2 基于参考模型的鲁棒故障诊断滤波器 | 第54-60页 |
| 4.2.1 鲁棒残差生成器设计 | 第54-58页 |
| 4.2.2 残差评价阈值设定 | 第58-60页 |
| 4.3 基于T-S模型的鲁棒故障诊断滤波器 | 第60-65页 |
| 4.3.1 基于T-S模型的鲁棒残差生成器设计 | 第60-62页 |
| 4.3.2 基于LMI不等式组的鲁棒残差生成器参数求取 | 第62-64页 |
| 4.3.3 基于T-S模型鲁棒故障诊断滤波器阈值设定 | 第64-65页 |
| 4.4 基于T-S模型鲁棒滤波器的双容水箱故障诊断及估计 | 第65-71页 |
| 4.4.1 系统描述 | 第65-66页 |
| 4.4.2 故障诊断仿真 | 第66-70页 |
| 4.4.3 故障估计 | 第70-71页 |
| 4.5 双容水箱TTF预测分析 | 第71-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
