| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-13页 |
| 1．1 控制系统故障诊断的重要性 | 第6-7页 |
| 1．2 国内外研究水平和发展方向 | 第7-8页 |
| 1．3 传感器器冗余技术、故障类型、原因及分类 | 第8-11页 |
| 1．3．1 传感器冗余技术 | 第9页 |
| 1．3．2 常见传感器故障类型及其模型化 | 第9-11页 |
| 1．3．3 传感器故障分类 | 第11页 |
| 1．4 传感器故障诊断的概念和任务 | 第11页 |
| 1．5 本章小结 | 第11-13页 |
| 第二章 传感器故障诊断方法 | 第13-19页 |
| 2．1 依赖于模型的故障诊断方法 | 第13-15页 |
| 2．1．1 基于状态估计的故障诊断方法 | 第13-14页 |
| 2．1．2 基于参数估计的故障诊断方法 | 第14-15页 |
| 2．2 不依赖于模型的故障诊断方法 | 第15-18页 |
| 2．2．1 基于信号处理的故障诊断方法 | 第15-17页 |
| 2．2．2 基于知识的故障诊断 | 第17-18页 |
| 2．3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于模型的主蒸汽温度传感器故障诊断系统设计 | 第19-32页 |
| 3．1 引言 | 第19页 |
| 3．2 基于观测器的传感器故障诊断原理 | 第19-22页 |
| 3．3 基于影响矩阵的故障诊断方法 | 第22-24页 |
| 3．3．1 影响原理 | 第22页 |
| 3．3．2 基本概念 | 第22-23页 |
| 3．3．3 诊断的一般步骤 | 第23-24页 |
| 3．4 主蒸汽温度传感器故障诊断系统设计 | 第24-30页 |
| 3．4．1 对象的数学描述 | 第24-25页 |
| 3．4．2 观测器设计 | 第25-27页 |
| 3．4．3 传感器故障诊断 | 第27页 |
| 3．4．4 系统仿真 | 第27-30页 |
| 3．4．5 讨论 | 第30页 |
| 3．5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于模型的传感器故障诊断方法鲁棒性的研究 | 第32-42页 |
| 4．1 引言 | 第32页 |
| 4．2 对未知输入进行估计提高系统鲁棒性方法的研究 | 第32-35页 |
| 4．3 具有未知输入补偿的诊断系统设计 | 第35-40页 |
| 4．3．1 未作未知输入补偿时的故障诊断 | 第35-36页 |
| 4．3．2 未知输入估计 | 第36-37页 |
| 4．3．3 加入未知输入补偿后的故障诊断 | 第37-40页 |
| 4．4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 基于神经网络的主蒸汽温度传感器故障诊断系统设计 | 第42-53页 |
| 5．1 引言 | 第42-45页 |
| 5．1．1 神经元模型及人工神经网络的特征 | 第42-43页 |
| 5．1．2 人工神经网络应用于故障诊断的几种形式 | 第43-44页 |
| 5．1．3 神经网络用于故障诊断的两种方法 | 第44-45页 |
| 5．2 基于神经网络辨识的主蒸汽温度传感器故障诊断系统设计 | 第45-51页 |
| 5．2．1 神经网络辨识 | 第45-46页 |
| 5．2．2 基于神经网络辨识的故障诊断 | 第46-47页 |
| 5．2．3 主蒸汽温度传感器故障诊断系统设计 | 第47-51页 |
| 5．2．3．1 径向基函数（RBF）网络简介 | 第47-49页 |
| 5．2．3．2 系统仿真 | 第49-51页 |
| 5．3 神经网络用于故障诊断有待进一步研究的问题 | 第51-52页 |
| 5．4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结束语 | 第53-55页 |
| 6．1 论文主要完成的工作 | 第53-54页 |
| 6．2 论文的后续展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 在学期间发表论文和参加科研情况 | 第59页 |
