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基于模型的故障诊断及其在卫星姿态系统中的应用

摘要第9-10页
Abstract第10-11页
第1章 绪论第12-21页
    1.1 故障诊断的发展背景第12-13页
    1.2 故障诊断发展现状第13-17页
        1.2.1 故障诊断的发展历程第13-14页
        1.2.2 故障诊断的发展近况第14-16页
        1.2.3 故障诊断的发展限制第16-17页
    1.3 故障诊断概述第17-19页
        1.3.1 故障的概念第17页
        1.3.2 故障类型第17-18页
        1.3.3 诊断步骤第18-19页
    1.4 本文结构框架第19-21页
第2章 故障诊断的原理及结合方法第21-31页
    2.1 控制系统运行行为描述第21-24页
        2.1.1 控制系统故障的数学表示第21-22页
        2.1.2 传感器故障模型第22-23页
        2.1.3 执行器故障模型第23-24页
        2.1.4 系统状态故障模型第24页
    2.2 故障诊断的观测器设计第24-26页
    2.3 神经网络应用于故障诊断的可能性分析第26-30页
        2.3.1 神经元模型第26-28页
        2.3.2 神经网络结构划分第28-30页
        2.3.3 将神经网络应用于故障诊断可能性分析第30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 基于自适应观测器的故障诊断第31-45页
    3.1 引言第31页
    3.2 线性系统自适应故障诊断第31-37页
        3.2.1 问题描述第31-32页
        3.2.2 基于定值故障的自适应故障诊断设计第32-34页
        3.2.3 基于时变故障的自适应故障估计第34-37页
    3.3 改进自适应故障估计第37-40页
        3.3.1 方法设计第37-39页
        3.3.2 研究结果第39-40页
    3.4 仿真研究第40-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 基于未知输入观测器故障诊断第45-58页
    4.1 引言第45页
    4.2 传统观测器研究改进的方向第45-46页
    4.3 非线性系统状态描述第46-47页
    4.4 UIO观测器设计第47-52页
        4.4.1 故障检测观测器第47-50页
        4.4.2 故障隔离观测器第50-52页
    4.5 仿真研究第52-57页
    4.6 本章小结第57-58页
第5章 基于模型与神经网络结合的诊断方法在卫星姿态系统中的应用第58-78页
    5.1 引言第58页
    5.2 基于模型和神经网络结合的故障检测第58-65页
        5.2.1 系统建模第60-63页
        5.2.2 故障解耦第63-65页
    5.3 补偿模型第65-70页
        5.3.1 基于神经网络的补偿模型构建第66-68页
        5.3.2 混合诊断方法的检测能力第68页
        5.3.3 补偿模型的精确性第68-70页
    5.4 故障决策第70-72页
        5.4.1 基于观测器残差的决策方案设计第70页
        5.4.2 基于检测残差的决策方案第70-72页
    5.5 故障诊断在卫星姿态控制系统中的应用第72-74页
        5.5.1 卫星模型建立第72页
        5.5.2 补偿模型构建第72-74页
    5.6 仿真研究第74-77页
        5.6.1 系统仿真参数第74-75页
        5.6.2 仿真结果第75-77页
    5.7 本章小结第77-78页
第6章 总结与展望第78-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第83-84页
致谢第84页

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