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 |