基于ANN的船舶发电机组控制系统FDI研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第一章 绪论	第9-14页
·船舶电力系统	第9-10页
·船舶电力系统控制稳定性简介	第10页
·故障检测与分离(FDI)	第10-14页
第二章 人工神经网络FDI方法	第14-29页
·人工神经网络简介	第14-18页
·几种神经网络的基本原理	第18-26页
·BP神经网络	第18-21页
·CMAC网络	第21-24页
·Elman网络	第24-26页
·神经网络用于FDI	第26-29页
·神经网络用于FDI的基本原理	第26-27页
·神经网络FDI的两种方式	第27-28页
·神经网络FDI的特点	第28-29页
第三章 船舶柴油发电机组控制系统仿真	第29-37页
·船舶柴油发电机组控制系统模型	第29-31页
·船舶柴油发电机组控制系统仿真模型	第31-33页
·传感器故障模型	第33-34页
·控制器故障模型	第34-35页
·执行器故障模型	第35-37页
第四章 船舶柴油发电机组控制系统FDI	第37-56页
·传感器FDI分析	第37-43页
·基于BP网络的传感器FDI	第39-41页
·基于CMAC网络的传感器FDI	第41-42页
·基于Elman网络的传感器FDI	第42-43页
·控制器FDI仿真及分析	第43-48页
·基于BP网络的控制器FDI	第45-46页
·基于CMAC网络的控制器FDI	第46-47页
·基于Elman网络的控制器FDI	第47-48页
·执行器FDI仿真及分析	第48-53页
·基于BP网络的执行器FDI	第50-51页
·基于CMAC网络的执行器FDI	第51-52页
·基于Elman网络的执行器FDI	第52-53页
·控制系统综合FDI	第53-54页
·综合方法	第53-54页
·结果分析	第54页
·FDI仿真实例	第54-56页
·实例介绍	第54-55页
·结果分析	第55-56页
第五章 结论与展望	第56-57页
致谢	第57-58页
参考文献	第58-62页
附录	第62页