| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 1 引言 | 第12-17页 |
| ·期望传播算法国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·故障诊断方法综述 | 第13-15页 |
| ·论文研究的内容和结构 | 第15-17页 |
| 2 期望传播算法概论 | 第17-30页 |
| ·状态空间模型 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯相关理论 | 第18-22页 |
| ·马尔科夫链 | 第18页 |
| ·查普曼-克尔莫格罗夫方程(C-K 方程) | 第18-19页 |
| ·贝叶斯定理 | 第19页 |
| ·贝叶斯推理 | 第19页 |
| ·递推估计 | 第19-22页 |
| ·贝叶斯滤波 | 第22页 |
| ·数学理论知识 | 第22页 |
| ·Kullback-Leibler散度 | 第22页 |
| ·期望传播 | 第22-29页 |
| ·假设密度滤波(Assumed-Density Filtering) | 第23-25页 |
| ·期望传播(Expectation Propagation-EP) | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于EP的故障诊断方法及数学理论模型应用 | 第30-47页 |
| ·期望传播框架下的扩展卡尔曼平滑算法(EP-EKS) | 第30-35页 |
| ·线性动态系统推理 | 第31-32页 |
| ·扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第32页 |
| ·无迹卡尔曼滤波(UKF) | 第32-33页 |
| ·EP-EKS原理 | 第33-35页 |
| ·EP-EKS故障诊断的方法 | 第35页 |
| ·UNGM模型的故障诊断及仿真 | 第35-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于EP的故障诊断方法在水箱理论模型的应用 | 第47-62页 |
| ·水箱模型 | 第47-49页 |
| ·三种算法 | 第49-52页 |
| ·UKF | 第49-50页 |
| ·PF | 第50-52页 |
| ·EP-EKS | 第52页 |
| ·水箱模型的故障诊断仿真 | 第52-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
