控制系统传感器故障的检测与诊断研究
| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| 1．1 传感器故障检测与诊断的意义 | 第5-6页 |
| 1．2 传感器故障检测与诊断的概念和任务 | 第6-7页 |
| 1．3 传感器故障检测与诊断方法综述 | 第7-13页 |
| 1．3．1 基于信号处理的方法 | 第7-8页 |
| 1．3．2 基于解析模型的方法 | 第8-10页 |
| 1．3．3 基于人工神经网络的方法 | 第10-12页 |
| 1．3．4 传感器故障诊断方法的典型应用 | 第12-13页 |
| 第二章 基于系统模型的传感器故障检测与诊断 | 第13-28页 |
| 2．1 传感器故障的模型化 | 第13-14页 |
| 2．2 基于模型的传感器故障诊断原理 | 第14-18页 |
| 2．2．1 检测滤波器原理 | 第14-17页 |
| 2．2．2 奉献观测器原理 | 第17-18页 |
| 2．3 考虑模型失配的传感器故障检测方法 | 第18-23页 |
| 2．2．2 参数灵敏度方法 | 第18-21页 |
| 2．2．3 空间近似方法 | 第21-23页 |
| 2．4 主汽温系统温度传感器故障诊断仿真 | 第23-28页 |
| 第三章 基于神经网络的传感器故障检测与诊断 | 第28-45页 |
| 3．1 基于神经网络观测器组的传感器故障诊断原理 | 第28-30页 |
| 3．1．1 神经网络观测器原理 | 第28-29页 |
| 3．1．2 基于神经网络观测器组的传感器故障诊断 | 第29-30页 |
| 3．2 径向基函数网络结构及优点 | 第30-32页 |
| 3．3 应用神经网络观测器组实现传感器故障诊断 | 第32-36页 |
| 3．3．1 用MATLAB实现神经网络仿真 | 第32-33页 |
| 3．3．2 仿真实例 | 第33-36页 |
| 3．4 传感器故障的两次预测诊断方法 | 第36-45页 |
| 3．4．1 相关传感器输出预测的网络结构 | 第37-38页 |
| 3．4．2 两次预测的故障诊断策略 | 第38-40页 |
| 3．4．3 仿真研究 | 第40-45页 |
| 第四章 控制系统传感器故障检测与诊断的特定问题 | 第45-57页 |
| 4．1 故障的可检测与可分离问题 | 第45-49页 |
| 4．1．1 传感器故障的可检测性 | 第45-48页 |
| 4．1．2 传感器故障的可分离性 | 第48-49页 |
| 4．2 最优阈值的选取问题 | 第49-53页 |
| 4．2．1 基于系统最大允差的检测阈值 | 第49-50页 |
| 4．2．2 基于代价函数法的检测阈值 | 第50-52页 |
| 4．2．3 基于参数估计的自适应阈值 | 第52页 |
| 4．2．4 基于模糊逻辑的检测阈值 | 第52-53页 |
| 4．3 实际应用中需要考虑的问题 | 第53-57页 |
| 4．3．1 诊断方法的实用性简化 | 第53-54页 |
| 4．3．2 诊断结构规模的确定原则 | 第54-55页 |
| 4．3．3 故障诊断的实现方式 | 第55-56页 |
| 4．3．4 运行经验在诊断中的应用 | 第56-57页 |
| 第五章 结束语 | 第57-60页 |
| 5．1 两大类诊断方法的比较 | 第57-58页 |
| 5．2 论文完成的主要工作 | 第58-59页 |
| 5．3 论文的后续工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致 谢 | 第63页 |
