| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 变量索引 | 第16-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-34页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第17页 |
| 1.2 不确定系统状态估计方法 | 第17-24页 |
| 1.2.1 状态估计基本概念 | 第17-18页 |
| 1.2.2 状态估计典型方法 | 第18-24页 |
| 1.3 粒子滤波理论基础 | 第24-26页 |
| 1.3.1 贝叶斯理论 | 第24-25页 |
| 1.3.2 蒙特卡罗方法 | 第25-26页 |
| 1.4 基于粒子滤波的状态估计应用综述 | 第26-28页 |
| 1.4.1 经济领域中的数据预测 | 第26-27页 |
| 1.4.2 军事领域中的目标跟踪 | 第27页 |
| 1.4.3 非线性系统数据校正 | 第27-28页 |
| 1.5 基于状态估计的故障诊断研究综述 | 第28-31页 |
| 1.5.1 非线性系统状态参数估计 | 第28-29页 |
| 1.5.2 非线性系统故障诊断 | 第29-31页 |
| 1.6 粒子滤波现存问题及发展趋势分析 | 第31-32页 |
| 1.7 本文创新点与主要研究内容 | 第32-34页 |
| 1.7.1 本文创新点 | 第32页 |
| 1.7.2 本文主要研究内容 | 第32-34页 |
| 第2章 基于粒子滤波的系统状态估计与数据校正机制 | 第34-50页 |
| 2.1 引言 | 第34页 |
| 2.2 粒子滤波基本框架及改进算法 | 第34-37页 |
| 2.2.1 序贯重要性采样算法(SIS) | 第34-35页 |
| 2.2.2 重要性重采样滤波(SIR) | 第35-36页 |
| 2.2.3 辅助重要性重采样算法（ASIR） | 第36页 |
| 2.2.4 正则粒子滤波算法（RPF） | 第36-37页 |
| 2.2.5 微分进化粒子滤波算法（DEPF） | 第37页 |
| 2.3 基于粒子滤波的状态估计机制 | 第37-41页 |
| 2.3.1 GPF-SE算法 | 第37-40页 |
| 2.3.2 APF-SE算法 | 第40-41页 |
| 2.4 面向非线性系统的粒子滤波数据校正机制 | 第41-48页 |
| 2.4.1 显著误差对粒子滤波的影响 | 第42-43页 |
| 2.4.2 基于粒子滤波的数据校正机制 | 第43-45页 |
| 2.4.3 显著误差检测原理分析 | 第45-47页 |
| 2.4.4 PF-DRGED算法程序 | 第47-48页 |
| 2.4.5 实验仿真及分析 | 第48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第3章 融合不确定测量动态系统鲁棒状态估计方法 | 第50-63页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 量测不确定性问题分析 | 第51-54页 |
| 3.2.1 显著误差类型 | 第51-53页 |
| 3.2.2 常用显著误差抑制消除方法 | 第53-54页 |
| 3.3 GEDI-MC-RPF算法 | 第54-61页 |
| 3.3.1 统一测量模型设计 | 第54-56页 |
| 3.3.2 不确定误差类型检测与量级估计 | 第56-58页 |
| 3.3.3 不确定显著误差补偿方案 | 第58-59页 |
| 3.3.4 GEDI-MC-RPF算法框架 | 第59-61页 |
| 3.3.5 GEDI-MC-RPF系统原理框图 | 第61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第4章 含不确定参数的动态系统鲁棒状态估计算法 | 第63-73页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 传统PF-SPE方法与问题分析 | 第64-68页 |
| 4.2.1 PF框架 | 第64-65页 |
| 4.2.2 传统PF-SPE框架 | 第65-68页 |
| 4.2.3 传统PF-SPE问题分析 | 第68页 |
| 4.3 面向参数不确定系统的RPF-SPE方法 | 第68-72页 |
| 4.3.1 RPF-SPE原理分析 | 第68-70页 |
| 4.3.2 RPF-SPE算法框架 | 第70-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 不确定系统鲁棒状态估计实验设计及分析 | 第73-94页 |
| 5.1 引言 | 第73页 |
| 5.2 量测不确定系统仿真及分析 | 第73-89页 |
| 5.2.1 量测不确定系统模型构建及参数设置 | 第73-75页 |
| 5.2.2 含静差与异常值的系统状态估计仿真 | 第75-83页 |
| 5.2.3 含异常值、静差和漂移的系统状态估计仿真 | 第83-89页 |
| 5.2.4 仿真结果分析 | 第89页 |
| 5.3 参数不确定系统仿真及分析 | 第89-93页 |
| 5.3.1 参数不确定系统设计及建模 | 第89-90页 |
| 5.3.2 仿真结果分析 | 第90-93页 |
| 5.4 本章小结 | 第93-94页 |
| 第6章 鲁棒粒子滤波故障诊断策略及其应用探索 | 第94-109页 |
| 6.1 引言 | 第94-95页 |
| 6.2 鲁棒粒子滤波故障诊断RPF-FDD策略 | 第95-97页 |
| 6.2.1 故障诊断分析的基本原理 | 第95页 |
| 6.2.2 鲁棒粒子滤波故障诊断策略 | 第95-97页 |
| 6.3 RPF-FDD在H-RTG能量回馈制动系统中的应用探索 | 第97-101页 |
| 6.3.1 H-RTG构架及能量回馈制动系统故障分析 | 第97-99页 |
| 6.3.2 能量回馈制动系统故障诊断框架 | 第99-100页 |
| 6.3.3 分布式数据采集网络 | 第100-101页 |
| 6.4 鲁棒故障诊断RPF-FDD策略模拟验证 | 第101-108页 |
| 6.4.1 鲁棒故障诊断模拟实验系统设计 | 第101-104页 |
| 6.4.2 鲁棒故障诊断模拟实验系统测试与结果分析 | 第104-108页 |
| 6.5 本章小结 | 第108-109页 |
| 结论 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表论文情况 | 第120-121页 |
| 附录B 攻读博士学位期间科研项目及专利情况 | 第121-122页 |
| 附录C 论文主要程序源代码 | 第122-125页 |
