| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 控制系统发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 控制系统故障诊断技术发展现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 控制系统故障诊断方法 | 第15-16页 |
| 1.2.4 控制系统故障诊断的发展趋势 | 第16页 |
| 1.3 折叠式高空作业车的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文结构和研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 高空作业车柔性多体动力学建模及控制系统设计 | 第18-45页 |
| 2.1 折叠式高空作业车臂架系统 | 第18-20页 |
| 2.1.1 物理模型的建立 | 第18-19页 |
| 2.1.2 臂架坐标系的建立 | 第19-20页 |
| 2.2 动力学分析 | 第20-27页 |
| 2.2.1 拉格朗日方程概述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 柔性作业臂总动能的计算 | 第21-22页 |
| 2.2.3 柔性作业臂总势能的计算 | 第22-23页 |
| 2.2.4 柔性作业臂广义力的计算 | 第23-25页 |
| 2.2.5 柔性多体动力学方程的求解 | 第25-27页 |
| 2.3 柔性多体系统动力学仿真 | 第27-32页 |
| 2.3.1 系统状态空间模型处理 | 第27-28页 |
| 2.3.2 动力学仿真分析 | 第28-32页 |
| 2.4 折叠式高空作业车控制系统物理模型 | 第32-35页 |
| 2.5 高空作业车控制策略 | 第35-38页 |
| 2.5.1 奇异摄动理论基础 | 第35页 |
| 2.5.2 慢变子系统的分解 | 第35-37页 |
| 2.5.3 快变子系统的分解 | 第37页 |
| 2.5.4 臂架系统混合控制框架 | 第37-38页 |
| 2.6 高空作业车控制器设计 | 第38-41页 |
| 2.6.1 慢控制器设计 | 第38-39页 |
| 2.6.2 快控制器设计 | 第39-41页 |
| 2.7 柔性作业臂轨迹跟踪仿真分析 | 第41-44页 |
| 2.8 本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 控制系统的诊断方法和故障机理 | 第45-57页 |
| 3.1 故障诊断方法概述 | 第45-49页 |
| 3.1.1 基于解析模型的诊断方法 | 第46-47页 |
| 3.1.2 基于信号处理的方法 | 第47页 |
| 3.1.3 基于知识的方法 | 第47-49页 |
| 3.2 诊断方法的选择 | 第49-51页 |
| 3.3 控制系统故障机理 | 第51-53页 |
| 3.3.1 控制系统的数学模型 | 第51-52页 |
| 3.3.2 控制系统故障机理 | 第52-53页 |
| 3.4 基于解析模型的故障诊断原理 | 第53-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 加权LS-SVM在控制系统故障诊断中的应用 | 第57-76页 |
| 4.1 支持向量机的理论基础 | 第58-61页 |
| 4.1.1 学习过程一致性的条件 | 第58-59页 |
| 4.1.2 VC维 | 第59-60页 |
| 4.1.3 推广性的界限 | 第60-61页 |
| 4.1.4 结构风险最小化 | 第61页 |
| 4.2 支持向量机 | 第61-66页 |
| 4.2.1 支持向量机基本思想 | 第61-63页 |
| 4.2.2 支持向量机回归预测 | 第63-65页 |
| 4.2.3 损失函数 | 第65-66页 |
| 4.3 最小二乘支持向量机（LS-SVM） | 第66-68页 |
| 4.3.1 LS-SVM原理 | 第66-67页 |
| 4.3.2 核函数 | 第67-68页 |
| 4.4 加权最小二乘支持向量机在故障诊断中的应用 | 第68-72页 |
| 4.4.1 加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM） | 第68-69页 |
| 4.4.2 加权LS-SVM用于非线性闭环系统的辨识 | 第69-71页 |
| 4.4.3 基于加权LS-SVM观测器的设计 | 第71-72页 |
| 4.5 仿真分析 | 第72-75页 |
| 4.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 高空作业车控制系统故障诊断 | 第76-93页 |
| 5.1 折叠式高空作业车控制系统仿真 | 第76-78页 |
| 5.2 WLS-SVM观测器设计仿真 | 第78-85页 |
| 5.3 高空作业车控制系统故障诊断 | 第85-92页 |
| 5.4 本章小结 | 第92-93页 |
| 第六章 总结及展望 | 第93-96页 |
| 6.1 总结 | 第93-94页 |
| 6.2 不足及以后研究方向 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
