| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 非高斯随机分布系统的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 非高斯随机分布系统的故障诊断与容错控制的研究现状 | 第15页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.1 基于T-S模糊模型非高斯非线性随机分布系统的故障诊断与容错控制 | 第16页 |
| 1.3.2 基于双神经网络的非高斯非线性随机分布系统的故障诊断与容错控制 | 第16页 |
| 1.3.3 一类非高斯非线性奇异随机分布系统的故障诊断与容错控制 | 第16页 |
| 1.4 课题来源 | 第16-17页 |
| 1.5 论文整体结构安排 | 第17-18页 |
| 2 数学基础及相关理论知识 | 第18-25页 |
| 2.1 矩阵知识 | 第18-19页 |
| 2.1.1 广义逆矩阵 | 第18页 |
| 2.1.2 矩阵的范数 | 第18-19页 |
| 2.1.3 Schur补引理 | 第19页 |
| 2.2 B样条函数基础知识 | 第19-20页 |
| 2.2.1 B样条函数的定义与构建 | 第19-20页 |
| 2.2.2 B样条函数的性质 | 第20页 |
| 2.3 奇异系统 | 第20页 |
| 2.4 模糊控制的基础知识 | 第20-21页 |
| 2.5 神经网络的基础知识 | 第21-25页 |
| 2.5.1 BP神经网络 | 第22-23页 |
| 2.5.2 RBF神经网络 | 第23-25页 |
| 3 基于T-S模糊模型的非高斯非线性随机分布系统的故障诊断与容错控制 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 模型描述 | 第25-27页 |
| 3.3 故障检测 | 第27-28页 |
| 3.4 故障诊断 | 第28-30页 |
| 3.5 神经网络的优化 | 第30-32页 |
| 3.6 容错控制 | 第32-35页 |
| 3.7 仿真 | 第35-38页 |
| 3.8 结论 | 第38-39页 |
| 4 基于双神经网络的非高斯非线性随机分布系统的故障诊断与容错控制 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 模型描述 | 第39-40页 |
| 4.3 故障检测 | 第40-42页 |
| 4.4 故障诊断 | 第42-43页 |
| 4.5 容错控制 | 第43-46页 |
| 4.6 仿真 | 第46-48页 |
| 4.7 结论 | 第48-49页 |
| 5 一类非高斯非线性奇异随机分布系统的故障诊断与容错控制 | 第49-61页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 模型描述 | 第49-50页 |
| 5.3 故障检测 | 第50-51页 |
| 5.4 故障诊断 | 第51-54页 |
| 5.5 容错控制 | 第54-57页 |
| 5.6 仿真 | 第57-60页 |
| 5.7 结论 | 第60-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本论文的主要工作 | 第61页 |
| 6.2 本文创新点 | 第61-62页 |
| 6.3 研究方向展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简历、在学校期间发表的学术论文与研究成果 | 第68页 |
