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基于模糊观测器的故障诊断和容错控制研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-24页
   ·研究目的及意义第11-12页
   ·研究背景与现状第12-22页
     ·故障诊断与容错控制技术研究综述第12-17页
     ·控制系统故障诊断技术的发展趋势第17-18页
     ·模糊控制第18-19页
     ·神经网络控制第19-21页
     ·自适应控制第21-22页
   ·本文主要研究内容第22-24页
第二章 基于观测器的故障诊断技术以及T-S 模型和神经网络的基础知识第24-41页
   ·基于观测器的故障诊断技术第24-29页
     ·观测器的介绍第24页
     ·观测器的分类第24-25页
     ·全维状态观测器第25-27页
     ·基于观测器的故障诊断技术第27-29页
   ·非线性系统的T-S 模糊建模第29-34页
     ·T-S 模糊模型结构第30页
     ·T-S 模糊模型求取第30-32页
     ·建模实例第32-34页
   ·神经网络简介第34-40页
     ·神经网络综述第34-36页
     ·BP 神经网络结构及其算法第36-39页
     ·径向基函数(RBF)神经网络第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第三章 基于模糊观测器的非线性系统的故障诊断与故障调节第41-50页
   ·引言第41页
   ·基于模糊观测器的故障诊断与故障调节第41-46页
     ·系统模型第41-42页
     ·模糊检测观测器第42-43页
     ·模糊自适应诊断观测器第43-45页
     ·故障调节第45-46页
   ·仿真例子第46-49页
   ·本章小结第49-50页
第四章 基于鲁棒模糊观测器的故障检测第50-59页
   ·引言第50页
   ·问题描述第50-51页
   ·鲁棒故障检测第51-55页
     ·鲁棒模糊观测器设计第51-53页
     ·放宽的稳定性条件第53-55页
     ·故障检测第55页
   ·仿真例子第55-58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 基于神经网络模糊观测器的非线性系统的故障诊断与故障调节第59-69页
   ·引言第59-60页
   ·故障诊断与故障调节第60-65页
     ·系统模型第60页
     ·神经网络模糊观测器的设计第60-63页
     ·故障调节第63-65页
   ·仿真例子第65-68页
   ·本章小结第68-69页
第六章 总结和展望第69-71页
   ·全文的工作总结第69-70页
   ·后续工作的展望第70-71页
参考文献第71-76页
致谢第76-77页
作者近期的学术论文与科研情况第77页

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