| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第9页 |
| 1.2 随机系统故障诊断技术的国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 基于信号处理的故障诊断方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于知识的故障诊断方法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于解析模型的故障诊断方法 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 最大信息势滤波器算法研究 | 第15-24页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 系统模型和滤波器设计 | 第15-16页 |
| 2.3 估计误差的概率密度函数 | 第16-18页 |
| 2.3.1 广义密度演化方程方法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 Parzen窗方法 | 第17-18页 |
| 2.4 最优滤波增益矩阵的求解 | 第18-21页 |
| 2.4.1 性能指标的选取 | 第18-19页 |
| 2.4.2 最优增益矩阵设计 | 第19-21页 |
| 2.5 均方指数收敛分析 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 风能转换系统的传感器故障诊断方法研究 | 第24-38页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 模型描述 | 第24-27页 |
| 3.3 最大信息势滤波器的设计 | 第27-28页 |
| 3.4 故障检测与故障诊断方法 | 第28-30页 |
| 3.4.1 故障检测 | 第28-29页 |
| 3.4.2 故障定位 | 第29-30页 |
| 3.5 仿真结果及分析 | 第30-37页 |
| 3.5.1 健康系统仿真 | 第30-34页 |
| 3.5.2 故障系统仿真 | 第34-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于最小(h,φ)-熵滤波器的换热器故障诊断方法研究 | 第38-51页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 模型描述 | 第38-40页 |
| 4.3 (h,φ)-熵滤波器设计 | 第40-42页 |
| 4.4 故障诊断 | 第42-44页 |
| 4.5 算法仿真验证 | 第44-49页 |
| 4.5.1 健康系统仿真 | 第44-47页 |
| 4.5.2 故障系统仿真 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |