| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 故障诊断的现状及趋势 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 存在问题和发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 非线性系统故障诊断综述 | 第14-23页 |
| 2.1 非线性系统故障诊断的滤波方法 | 第14-17页 |
| 2.1.1 解析模型的故障诊断 | 第14-15页 |
| 2.1.2 卡尔曼滤波的背景 | 第15-16页 |
| 2.1.3 卡尔曼滤波的优越性 | 第16-17页 |
| 2.2 基于卡尔曼滤波器的故障诊断 | 第17-22页 |
| 2.2.1 状态模型建立 | 第17-18页 |
| 2.2.2 残差分析 | 第18-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 卡尔曼滤波在非线性故障诊断中的应用 | 第23-42页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 卡尔曼滤波理论分析 | 第23-29页 |
| 3.2.1 状态空间描述 | 第23-26页 |
| 3.2.2 基于kalman滤波的故障诊断算法 | 第26-28页 |
| 3.2.3 卡尔曼滤波的局限性 | 第28-29页 |
| 3.3 非线性系统下的Kalman改进算法 | 第29-35页 |
| 3.3.1 近似非线性函数的EKF | 第29-30页 |
| 3.3.2 近似非线性概率密度的UKF | 第30-33页 |
| 3.3.3 仿真研究 | 第33-35页 |
| 3.4 基于改进卡尔曼的非线性系统故障检测 | 第35-39页 |
| 3.4.1 检测算法 | 第35-36页 |
| 3.4.2 仿真研究 | 第36-39页 |
| 3.5 基于改进卡尔曼滤波的非线性系统故障诊断 | 第39-41页 |
| 3.5.1 基于卡尔曼滤波和残差平滑相结合的故障诊断 | 第39-40页 |
| 3.5.2 基于卡尔曼滤波和残差平滑方法的故障隔离 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于SCKF的非线性系统故障诊断 | 第42-61页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 SCKF滤波算法的研究现状 | 第42-43页 |
| 4.3 卡尔曼滤波算法的增益特性 | 第43-44页 |
| 4.4 容积卡尔曼滤波器 | 第44-55页 |
| 4.4.1 容积积分准则 | 第44-45页 |
| 4.4.2 滤波算法 | 第45-49页 |
| 4.4.3 SCKF算法 | 第49-53页 |
| 4.4.4 仿真研究 | 第53-55页 |
| 4.5 非线性系统的故障诊断 | 第55-60页 |
| 4.5.1 基于SCKF的故障诊断 | 第55-58页 |
| 4.5.2 仿真实例 | 第58-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于非线性飞行控制系统的故障诊断 | 第61-76页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 飞机飞行控制系统概述 | 第61-63页 |
| 5.2.1 飞行控制系统的基本组成及工作原理 | 第61-62页 |
| 5.2.2 基于飞行控制系统故障诊断的发展现状 | 第62-63页 |
| 5.3 基于卡尔曼滤波器的非线性系统的故障诊断 | 第63-75页 |
| 5.3.1 飞行控制系统的动力学模型 | 第63-67页 |
| 5.3.2 飞行控制系统建模与分析 | 第67-69页 |
| 5.3.3 基于非线性滤波的故障检测 | 第69-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |