| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 网络控制系统结构 | 第13-14页 |
| 1.3 故障诊断主要研究方法 | 第14-17页 |
| 1.3.1 故障诊断的定义 | 第14页 |
| 1.3.2 故障诊断的任务 | 第14-15页 |
| 1.3.3 故障诊断的内容 | 第15页 |
| 1.3.4 故障诊断方法分类 | 第15-17页 |
| 1.4 网络控制系统故障诊断方法的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4.1 短时延网络控制系统研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4.2 长时延网络控制系统研究现状 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的创新点与章节安排 | 第19-21页 |
| 第2章 网络控制系统的基本问题及建模分析 | 第21-37页 |
| 2.1 时延对于网络控制系统的性能影响 | 第21-27页 |
| 2.1.1 网络诱导时延定义 | 第21-22页 |
| 2.1.2 时延对系统稳定性影响 | 第22-24页 |
| 2.1.3 时延对系统稳定域影响 | 第24-25页 |
| 2.1.4 采样周期和控制器参数对于时延的影响 | 第25-27页 |
| 2.2 数据包丢失对于网络控制系统性能的影响 | 第27-29页 |
| 2.3 网络类型对网络控制系统性能的影响 | 第29-30页 |
| 2.4 干扰对网络控制系统性能的影响 | 第30-32页 |
| 2.5 网络调度对于系统性能的影响 | 第32-34页 |
| 2.6 NCS故障诊断建模分析 | 第34-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于观测器的NCS故障诊断方法研究 | 第37-49页 |
| 3.1 问题描述 | 第37-39页 |
| 3.2 基于观测器的NCS故障诊断系统设计 | 第39-45页 |
| 3.2.1 短时延网络控制系统建模分析 | 第39-43页 |
| 3.2.2 状态观测器的设计 | 第43-44页 |
| 3.2.3 故障诊断 | 第44-45页 |
| 3.3 稳定性分析 | 第45-46页 |
| 3.4 仿真结果 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于改进神经网络预测的NCS故障诊断 | 第49-66页 |
| 4.1 问题描述 | 第49-51页 |
| 4.2 基于改进神经网络预测的NCS故障诊断系统设计 | 第51-60页 |
| 4.2.1 BP神经网络 | 第51-54页 |
| 4.2.2 Elman神经网络 | 第54-55页 |
| 4.2.3 遗传算法优化Elman神经网络 | 第55-58页 |
| 4.2.4 基于改进神经网络预测的观测器设计 | 第58-59页 |
| 4.2.5 故障诊断 | 第59-60页 |
| 4.3 稳定性分析 | 第60-62页 |
| 4.4 仿真结果 | 第62-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 时延补偿策略研究 | 第66-89页 |
| 5.1 问题描述 | 第66-67页 |
| 5.2 基于GA-Elman神经网络和隐式PIGPC的NCS控制器设计 | 第67-81页 |
| 5.2.1 预测控制 | 第67-68页 |
| 5.2.2 广义预测控制算法 | 第68-75页 |
| 5.2.3 隐式广义预测控制算法 | 第75-76页 |
| 5.2.4 PI隐式广义预测控制算法 | 第76-79页 |
| 5.2.5 基于GA-Elman和隐式PIGPC的时延补偿控制器设计 | 第79-81页 |
| 5.3 稳定性分析 | 第81-84页 |
| 5.4 仿真结果 | 第84-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第6章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 6.1 总结 | 第89页 |
| 6.2 展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96页 |
