| 中文摘要 | 第1-9页 |
| 英文摘要 | 第9-11页 |
| 符号说明与预备知识 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-28页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·FDD 技术中的一些基本概念和任务 | 第16-17页 |
| ·FDD 的基本概念 | 第16-17页 |
| ·FDD 的任务 | 第17页 |
| ·FDD 的系统性能评价指标体系 | 第17-19页 |
| ·检测性能指标 | 第17-18页 |
| ·诊断性能指标 | 第18页 |
| ·综合性能指标 | 第18-19页 |
| ·FDD 的方法研究现状与发展趋势 | 第19-26页 |
| ·FDD 的研究现状及其方法的分类 | 第19-24页 |
| ·FDD 目前存在的主要问题和发展趋势 | 第24-26页 |
| ·本文研究的主要内容和安排 | 第26-28页 |
| 第二章 一类非线性系统的执行器偏差故障诊断 | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·建模误差小于已知常数情形 | 第28-35页 |
| ·系统描述及基本假设 | 第28-29页 |
| ·观测器的设计 | 第29-30页 |
| ·故障诊断及性能分析 | 第30-32页 |
| ·仿真研究 | 第32-35页 |
| ·建模误差小于已知函数情形 | 第35-42页 |
| ·系统描述及基本假设 | 第35-36页 |
| ·观测器的设计与故障检测 | 第36-38页 |
| ·故障诊断及稳定性分析 | 第38-39页 |
| ·仿真研究 | 第39-42页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| 第三章 基于神经网络观测器的非线性系统鲁棒故障检测和诊断 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第43-46页 |
| ·RBF 网络模型 | 第43-44页 |
| ·RBF 学习规则 | 第44-45页 |
| ·RBF 网络训练方式 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46页 |
| ·系统描述及基本假设 | 第46-47页 |
| ·观测器的设计 | 第47-48页 |
| ·故障诊断及稳定性分析 | 第48-50页 |
| ·系统无故障时 | 第48-49页 |
| ·稳定性分析 | 第49-50页 |
| ·仿真实验 | 第50-52页 |
| ·结论 | 第52-54页 |
| 第四章 基于自适应观测器的非线性时滞系统故障诊断 | 第54-58页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·系统描述 | 第54-55页 |
| ·观测器设计与故障诊断 | 第55-57页 |
| ·观测器设计 | 第55-56页 |
| ·自适应观测器性能分析 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·进一步的研究工作 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |