动态系统的鲁棒故障检测方法研究
| 1 绪论 | 第1-15页 |
| ·研究背景和发展状况 | 第7-8页 |
| ·故障检测与诊断的基本问题 | 第8-9页 |
| ·故障检测与诊断概述 | 第8-9页 |
| ·故障检测与诊断系统的性能评价指标 | 第9页 |
| ·故障检测与诊断的主要方法 | 第9-13页 |
| ·基于观测器的故障检测与诊断方法 | 第10-11页 |
| ·基于神经网络的故障检测与诊断方法 | 第11-13页 |
| ·本文研究思路及主要内容 | 第13-15页 |
| 2 基于观测器的线性系统故障检测方法 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·控制系统故障模型 | 第15-17页 |
| ·传感器故障模型 | 第15-16页 |
| ·执行器故障模型 | 第16-17页 |
| ·状态故障模型 | 第17页 |
| ·故障检测滤波器设计原理 | 第17-19页 |
| ·基于观测器方法的故障分离技术 | 第19-21页 |
| ·仿真研究 | 第21-26页 |
| ·仿真对象 | 第21-22页 |
| ·系统传感器、执行器单故障检测 | 第22-24页 |
| ·系统传感器多故障检测 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 含有未知输入的线性系统鲁棒故障检测方法 | 第27-39页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·系统描述 | 第28页 |
| ·观测器设计 | 第28-29页 |
| ·最优解耦原理 | 第29-32页 |
| ·仿真研究 | 第32-38页 |
| ·系统传感器故障检测 | 第32-36页 |
| ·系统执行器故障检测 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于神经网络的非线性在线故障检测方法 | 第39-53页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·径向基函数(RBF)网络 | 第39-42页 |
| ·基于RBF神经网络观测器的在线故障检测 | 第42-48页 |
| ·系统描述 | 第42-43页 |
| ·RBF神经网络的观测器设计 | 第43-45页 |
| ·FDD算法的鲁棒性、灵敏性和稳定性分析 | 第45-48页 |
| ·故障检测仿真研究 | 第48-52页 |
| ·仿真对象 | 第48-49页 |
| ·基于RBF神经网络的观测器设计 | 第49页 |
| ·仿真结果 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结和展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
