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基于神经网络的航天器姿态控制系统故障诊断研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 研究目的及意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-19页
        1.2.1 国外研究状况第15-17页
        1.2.2 国内研究现状第17-19页
    1.3 航天器电源分系统在轨故障分析第19-21页
    1.4 本文主要内容及章节安排第21-23页
第2章 BP神经网络和小波神经网络第23-37页
    2.1 引言第23页
    2.2 神经网络概述第23-24页
    2.3 神经元模型及网络分类第24-27页
        2.3.1 神经元模型第24-26页
        2.3.2 神经网络的分类第26-27页
    2.4 BP神经网络第27-30页
        2.4.1 BP神经网络模型结构第27-28页
        2.4.2 BP神经网络算法第28-30页
    2.5 小波神经网络第30-36页
        2.5.1 小波变换[49-51]第30-31页
        2.5.2 小波神经网络结构第31-33页
        2.5.3 小波神经网络算法[53-55]第33-36页
    2.6 本章小结第36-37页
第3章 航天器姿态控制系统第37-47页
    3.1 引言第37-38页
    3.2 航天器姿态运动学与动力学概述第38-41页
        3.2.1 航天器参考系统和坐标系第38-39页
        3.2.2 航天器姿态描述第39-41页
    3.3 航天器姿态运动学第41-42页
    3.4 航天器姿态动力学第42-43页
    3.5 航天器姿态控制系统故障分析第43-46页
        3.5.1 故障分类第43-44页
        3.5.2 敏感器故障数学建模第44-45页
        3.5.3 执行器故障数学建模第45-46页
    3.6 本章小结第46-47页
第4章 基于SLFRWNN自适应观测器的故障诊断第47-65页
    4.1 引言第47页
    4.2 SLFRWNN概述第47-50页
    4.3 使用遗传算法对SLFRWNN进行初始化第50-51页
    4.4 SLFRWNN的训练算法第51-52页
    4.5 SLFRWNN的自适应观测器第52-58页
        4.5.1 自适应观测器的构造第52-54页
        4.5.2 观测器稳定性分析第54-58页
    4.6 非线性系统仿真估计第58-60页
    4.7 航天器姿态控制系统执行器故障仿真与故障重构第60-64页
        4.7.1 故障诊断观测器设计及仿真第60-63页
        4.7.2 执行器故障重构仿真第63-64页
    4.8 本章小结第64-65页
第5章 基于SRWNN的一类非线性系统的故障诊断第65-83页
    5.1 引言第65-66页
    5.2 自回归小波神经网络概述第66-68页
    5.3 自回归小波神经网络学习算法第68-70页
    5.4 基于SRWNN的状态观测器设计第70-74页
        5.4.1 SRWNN的模型简化第70页
        5.4.2 观测器设计第70-72页
        5.4.3 稳定性分析第72-74页
    5.5 非线性系统的状态估计第74-76页
    5.6 航天器姿态控制系统故障诊断第76-82页
        5.6.1 动态模型第76-77页
        5.6.2 非线性系统故障检测第77-79页
        5.6.3 仿真结果第79-82页
    5.7 本章小结第82-83页
第6章 基于WNN的航天器姿态控制系统执行器故障诊断第83-95页
    6.1 引言第83-85页
    6.2 故障分离观测器设计第85-86页
    6.3 稳定性与收敛性分析第86-90页
    6.4 仿真结果第90-94页
    6.5 本章小结第94-95页
第7章 基于SRCPFWNN的航天器姿态控制系统敏感器故障诊断第95-105页
    7.1 引言第95页
    7.2 构造SRCPFWNN第95-98页
    7.3 SRCPFWNN学习算法第98-99页
    7.4 基于SRCPFWNN观测器设计第99-100页
    7.5 仿真结果第100-103页
    7.6 本章小结第103-105页
结论第105-108页
参考文献第108-115页
致谢第115-116页
攻读硕士期间取得(含录用)的学术成果第116页

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