基于粒子滤波的非线性系统故障诊断与预测方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·非线性系统故障诊断方法综述 | 第9-13页 |
| ·非线性系统故障的分类 | 第9-10页 |
| ·非线性系统故障诊断的方法 | 第10-13页 |
| ·非线性系统故障诊断的发展趋势 | 第13页 |
| ·非线性系统故障预测方法综述 | 第13-15页 |
| ·故障诊断和故障预测的区别与联系 | 第13-14页 |
| ·非线性系统故障预测的方法 | 第14-15页 |
| ·非线性系统故障预测的发展趋势 | 第15页 |
| ·粒子滤波在故障诊断和故障预测中的研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文的主要研究内容及结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 粒子滤波理论 | 第18-30页 |
| ·基础知识 | 第18-19页 |
| ·马尔科夫链 | 第18页 |
| ·Chapman-Kolmogorov 方程 | 第18-19页 |
| ·动态空间模型 | 第19页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第19-21页 |
| ·粒子滤波算法 | 第21-29页 |
| ·蒙特卡洛采样 | 第21-22页 |
| ·重要性采样 | 第22-24页 |
| ·序贯重要性采样 | 第24-25页 |
| ·重采样 | 第25-28页 |
| ·粒子滤波算法步骤 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 改进粒子滤波算法 | 第30-42页 |
| ·标准粒子滤波存在的问题 | 第30-31页 |
| ·无迹卡尔曼滤波 UKF | 第31-34页 |
| ·UT 变换 | 第31-32页 |
| ·Sigma 点采样策略 | 第32-33页 |
| ·UKF 算法步骤 | 第33-34页 |
| ·部分重采样算法 | 第34-35页 |
| ·部分重采样的基本思想 | 第34-35页 |
| ·采样粒子的权值调整 | 第35页 |
| ·部分重采样算法步骤 | 第35页 |
| ·改进粒子滤波算法步骤 | 第35-37页 |
| ·仿真分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于粒子滤波的故障诊断与预测方法 | 第42-62页 |
| ·多模型估计 | 第42-44页 |
| ·系统多模型描述 | 第42-43页 |
| ·多模型粒子滤波的设计 | 第43-44页 |
| ·基于多模型和似然函数值的故障诊断 | 第44-46页 |
| ·似然函数值 | 第44-45页 |
| ·基于似然函数值的故障检测 | 第45页 |
| ·基于多模型和似然函数值的故障隔离 | 第45-46页 |
| ·基于多模型和残差平滑的故障诊断 | 第46-48页 |
| ·基于残差平滑的故障检测 | 第46-47页 |
| ·基于多模型和残差平滑的故障隔离 | 第47-48页 |
| ·故障误报率和故障漏报率 | 第48-49页 |
| ·基于粒子滤波的故障预测方法 | 第49-51页 |
| ·故障预测问题的描述 | 第49-51页 |
| ·故障预测算法步骤 | 第51页 |
| ·仿真分析 | 第51-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 非线性系统的故障诊断与预测实例 | 第62-74页 |
| ·故障诊断和故障预测的过程 | 第62-63页 |
| ·三容水箱系统 DTS200 | 第63-65页 |
| ·三容水箱系统的模型 | 第64-65页 |
| ·三容水箱系统的故障分类 | 第65页 |
| ·仿真分析 | 第65-72页 |
| ·故障模式 | 第65-66页 |
| ·仿真实验 | 第66-72页 |
| ·结论 | 第72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·本文工作总结 | 第74-75页 |
| ·研究展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
