非线性系统闭式被控对象故障诊断方法研究
摘要 | 第6-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
第1章 绪论 | 第14-29页 |
1.1 课题来源 | 第14页 |
1.2 课题研究目的和意义 | 第14-16页 |
1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第16-25页 |
1.3.1 故障诊断发展概况及现状 | 第16-18页 |
1.3.2 术语、主要性能指标及分类 | 第18-19页 |
1.3.3 故障诊断方法的研究概况及发展趋势 | 第19-25页 |
1.4 固定翼无人机故障诊断方法的研究和现状 | 第25-26页 |
1.4.1 超小型固定翼无人机 | 第25-26页 |
1.4.2 超小型无人机故障诊断方法的研究现状 | 第26页 |
1.5 论文的主要研究内容 | 第26-29页 |
第2章 基于双滑模观测器的故障隔离方法研究 | 第29-48页 |
2.1 引言 | 第29页 |
2.2 非线性系统 | 第29-35页 |
2.2.1 闭式被控对象和开式被控对象 | 第29-30页 |
2.2.2 非线性系统分析方法及特点 | 第30-31页 |
2.2.3 非线性系统模型 | 第31-32页 |
2.2.4 非线性系统故障模型 | 第32-35页 |
2.3 滑模观测器原理 | 第35-38页 |
2.3.1 滑模变结构控制设计思想 | 第35-36页 |
2.3.2 滑模观测器设计 | 第36-38页 |
2.4 闭式被控对象故障隔离方法 | 第38-47页 |
2.4.1 双滑模观测器设计 | 第39-40页 |
2.4.2 故障隔离方法与决策 | 第40-41页 |
2.4.3 实例仿真与分析 | 第41-47页 |
2.5 本章小结 | 第47-48页 |
第3章 故障隔离时执行器故障诊断与故障重构方法 | 第48-66页 |
3.1 引言 | 第48页 |
3.2 传感器故障等效变换方法 | 第48-50页 |
3.3 执行器机构及模型 | 第50-51页 |
3.3.1 执行器机构 | 第50-51页 |
3.3.2 单个执行器模型 | 第51页 |
3.4 执行器机构故障诊断 | 第51-58页 |
3.4.1 多观测器设计 | 第51-53页 |
3.4.2 故障诊断策略及步骤 | 第53-54页 |
3.4.3 仿真算例和结果分析 | 第54-58页 |
3.5 执行器故障重构 | 第58-65页 |
3.5.1 降阶观测器设计 | 第58-62页 |
3.5.2 故障重构 | 第62-63页 |
3.5.3 故障重构算法 | 第63-65页 |
3.6 本章小结 | 第65-66页 |
第4章 基于滤波器的故障检测方法研究 | 第66-85页 |
4.1 引言 | 第66-67页 |
4.2 问题的提出和解决方案 | 第67-69页 |
4.2.1 问题提出 | 第67页 |
4.2.2 解决方案 | 第67-69页 |
4.3 闭式被控对象实时状态估计 | 第69-77页 |
4.3.1 闭式被控对象状态方程的线性离散化 | 第69-73页 |
4.3.2 实时状态估计 | 第73-77页 |
4.4 闭式被控对象故障检测 | 第77-78页 |
4.4.1 闭式被控对象故障检测 | 第77页 |
4.4.2 故障特征指数 | 第77-78页 |
4.5 仿真算例及结果 | 第78-83页 |
4.5.1 阶跃跳变型故障 | 第79-81页 |
4.5.2 缓慢漂移型故障 | 第81-83页 |
4.6 本章小结 | 第83-85页 |
第5章 故障检测方法在超小型固定翼无人机中的应用 | 第85-109页 |
5.1 引言 | 第85页 |
5.2 超小型固定翼无人机动力学和运动学分析 | 第85-92页 |
5.2.1 动力学方程 | 第86-88页 |
5.2.2 运动学方程 | 第88-90页 |
5.2.3 运动解耦 | 第90-92页 |
5.3 故障检测与诊断 | 第92-103页 |
5.3.1 最优干扰解耦观测器 | 第93-96页 |
5.3.2 固定翼无人机闭式被控对象故障诊断 | 第96-103页 |
5.4 固定翼无人机闭式被控对象故障诊断模块设计 | 第103-107页 |
5.4.1 设计思想 | 第103-105页 |
5.4.2 新飞控系统工作原理及组成 | 第105-107页 |
5.5 本章小结 | 第107-109页 |
第6章 结论与展望 | 第109-112页 |
6.1 研究结论 | 第109-110页 |
6.2 研究展望 | 第110-112页 |
参考文献 | 第112-122页 |
作者在攻读博士学位期间的研究成果 | 第122-123页 |
致谢 | 第123页 |