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集员估计理论、方法及其应用

摘要第1-7页
Abstract第7-16页
第一章 绪论第16-28页
   ·概述第16-18页
   ·集员估计第18-23页
     ·集员估计的基本概念第18-19页
     ·集员估计算法第19-23页
     ·集员估计理论与方法的应用第23页
   ·集员估计理论与方法在故障诊断中的应用第23-25页
     ·故障诊断的基本概念与方法第23-24页
     ·基于集员估计的故障诊断方法第24-25页
   ·论文的结构安排第25-28页
第二章 椭球集员滤波算法的研究第28-50页
   ·引言第28-29页
   ·最优椭球集员滤波算法第29-32页
     ·时间更新第30页
     ·量测更新第30-31页
     ·算法所存在的数值稳定性方面的问题第31-32页
   ·基于 Cholesky 分解的次优椭球集员滤波算法第32-36页
     ·时间更新第32-33页
     ·量测更新第33-35页
     ·仿真研究第35-36页
   ·基于奇异值分解的次优椭球集员滤波算法第36-40页
     ·时间更新第37页
     ·量测更新第37-39页
     ·仿真研究第39-40页
   ·平方根椭球集员滤波及其并行计算第40-48页
     ·心动阵列第41-42页
     ·平方根椭球集员滤波的心动阵列计算第42-47页
     ·仿真研究第47-48页
   ·小结第48-50页
第三章 全对称多胞形集员估计算法的研究第50-66页
   ·引言第50页
   ·预备符号和定义第50-51页
   ·改进的全对称多胞形集员滤波算法第51-57页
     ·时间更新第51-52页
     ·量测更新第52-56页
     ·仿真研究第56-57页
   ·改进的全对称多胞形时变系统集员辨识算法第57-65页
     ·原始外界计算方法及其问题第59-60页
     ·改进的外界计算方法第60-63页
     ·仿真研究第63-65页
   ·小结第65-66页
第四章 基于模式分类器的集员辨识算法研究第66-87页
   ·引言第66-67页
   ·基于LS-SVM 的集员辨识算法第67-69页
     ·问题描述第67页
     ·最小二乘支持向量回归第67-68页
     ·参数可行集边界的近似描述第68-69页
   ·基于加权LS-SVM 的集员辨识算法第69-73页
     ·加权最小二乘支持向量回归第69-70页
     ·参数可行集边界的近似描述第70-71页
     ·集员辨识结果的评估第71页
     ·仿真研究第71-73页
   ·基于SLLE+NMC 的集员辨识算法第73-80页
     ·问题描述第73-75页
     ·数据采集与类别标签确定第75页
     ·数据集的有监督降维处理第75-78页
     ·模式分类器的设计第78-79页
     ·仿真研究第79-80页
   ·基于 S-Isomap+k-NNC 的集员辨识算法第80-85页
     ·数据采集与类别标签确定第81页
     ·数据集的有监督降维处理第81-83页
     ·模式分类器的设计第83页
     ·仿真研究第83-85页
   ·小结第85-87页
第五章 基于集员估计的故障诊断方法的研究第87-110页
   ·引言第87-88页
   ·带有UBB 噪声的非线性离散时间系统的建模与故障检测第88-99页
     ·问题描述第88页
     ·RBF 神经网络第88-89页
     ·T-S 模糊模型与模糊聚类算法第89-90页
     ·参数线性集员辨识算法第90-92页
     ·非线性系统的建模第92-93页
     ·非线性系统故障检测第93-95页
     ·仿真研究第95-99页
   ·带有UBB 噪声的非线性离散时间系统传感器故障的检测与隔离第99-108页
     ·问题描述第99-100页
     ·非线性系统的椭球集员滤波算法第100-104页
     ·传感器故障检测与隔离方法第104-105页
     ·仿真研究第105-108页
   ·小结第108-110页
结论第110-113页
参考文献第113-124页
附录第124-127页
 附录A 矩阵分析中一些性质和公式第124页
 附录B 最小容积量测更新椭球的计算第124-127页
致谢第127-128页
作者简介第128页

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