| 摘要 | 第1-13页 |
| ABSTRACT | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-31页 |
| ·研究背景及意义 | 第15-17页 |
| ·控制系统的鲁棒故障诊断 | 第15-16页 |
| ·课题来源 | 第16-17页 |
| ·文献综述 | 第17-29页 |
| ·故障诊断的基本问题 | 第17-18页 |
| ·故障诊断的基本方法 | 第18-19页 |
| ·鲁棒故障诊断的主要方法 | 第19-26页 |
| ·线性系统的鲁棒滤波与非线性系统状态估计的有关方法 | 第26-28页 |
| ·鲁棒故障诊断中需要深入研究的一些问题 | 第28-29页 |
| ·论文的主要研究工作及内容安排 | 第29-31页 |
| 第二章 模型不确定性及其对故障诊断影响的分析 | 第31-52页 |
| ·基于模型的故障诊断中的模型不确定性分析 | 第31-40页 |
| ·故障诊断中的模型概述 | 第31-33页 |
| ·故障诊断中模型不确定性的工程背景与信息描述 | 第33-40页 |
| ·模型不确定性影响故障诊断的分析 | 第40-51页 |
| ·基于模型的故障诊断的基本原理 | 第40-42页 |
| ·模型不确定性影响故障诊断的分析与解决问题的途径 | 第42-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 基于观测器/滤波器的线性不确定系统的鲁棒残差生成 | 第52-76页 |
| ·基于最优未知输入观测器的鲁棒残差生成 | 第52-58页 |
| ·最优未知输入观测器的基本原理 | 第52-55页 |
| ·基于最优未知输入观测器的鲁棒残差生成 | 第55-56页 |
| ·仿真实例 | 第56-58页 |
| ·基于多指标约束方法的鲁棒残差生成 | 第58-68页 |
| ·有关的基本概念 | 第59-61页 |
| ·基于多指标约束方法的鲁棒残差生成 | 第61-65页 |
| ·仿真实例 | 第65-68页 |
| ·基于不确定系统满意滤波的鲁棒残差生成 | 第68-75页 |
| ·基于不确定系统满意滤波的鲁棒残差生成 | 第68-73页 |
| ·仿真算例 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第四章 基于自适应阈值的线性不确定系统的鲁棒诊断决策 | 第76-91页 |
| ·基于解析模型的自适应阈值方法 | 第76-84页 |
| ·系统及有关的描述 | 第76-78页 |
| ·基于解析模型的自适应阈值设计 | 第78-82页 |
| ·仿真算例 | 第82-84页 |
| ·基于模糊理论的自适应阈值方法 | 第84-89页 |
| ·基于模糊理论的自适应阈值设计 | 第84-87页 |
| ·应用实例 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 第五章 基于支持向量机的非线性不确定系统的鲁棒故障诊断 | 第91-113页 |
| ·支持向量机的基本理论 | 第92-97页 |
| ·广义最优分类面 | 第92-94页 |
| ·支持向量机 | 第94-95页 |
| ·支持向量机回归 | 第95-97页 |
| ·基于SVM 观测器的非线性系统鲁棒故障诊断 | 第97-104页 |
| ·系统描述 | 第97页 |
| ·基于SVM 观测器的非线性系统鲁棒故障诊断 | 第97-100页 |
| ·故障诊断系统的性能分析 | 第100-102页 |
| ·仿真算例 | 第102-104页 |
| ·基于LS-SVM 建模与预测的非线性系统故障诊断 | 第104-112页 |
| ·基于LS-SVM 建模与预测的故障诊断 | 第105-107页 |
| ·基于LS-SVM 的非线性系统建模与预测 | 第107-108页 |
| ·应用实例 | 第108-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第六章 技术应用与实验验证 | 第113-130页 |
| ·某跟踪与稳定伺服平台的BIT 系统设计 | 第113-117页 |
| ·跟踪与稳定伺服平台 | 第113-116页 |
| ·跟踪与稳定伺服平台BIT 系统 | 第116-117页 |
| ·多指标约束方法在惯导子系统BIT 中的应用 | 第117-124页 |
| ·惯导子系统BIT | 第117-119页 |
| ·多指标约束方法在惯导子系统BIT 中的应用 | 第119-124页 |
| ·LS-SVM 建模与预测的方法在电控子系统BIT 中的应用 | 第124-129页 |
| ·电控子系统BIT | 第124-125页 |
| ·LS-SVM 建模与预测方法在电控子系统BIT 中的应用 | 第125-129页 |
| ·本章小结 | 第129-130页 |
| 第七章 总结与展望 | 第130-133页 |
| ·全文总结 | 第130-132页 |
| ·研究展望 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-135页 |
| 参考文献 | 第135-153页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第153-154页 |
