智能故障诊断技术-MATLAB应用_PDF下载[157MB-百度云]闻新

本书特色

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本书系统地介绍了智能故障诊断理论、技术及应用，从基于数学模型故障诊断方法延伸到基于神经网络故障诊断方法。全书共９章，主要包括智能故障诊断成果的综述及其未来发展展望，航天器在轨故障分析，系统故障的模型化，故障可检测性，故障的统计检测原理，基于数学模型的故障诊断原理，基于神经网络的故障诊断方法，基于模糊神经网络的故障检测阈值设计和故障诊断方法，基于小波神经网络的故障诊断方法等。此外，本书附有matlab程序代码，方便读者进行学习和研究扩展。本书各部分内容相互渗透、自成体系，有助于读者掌握智能故障诊断技术的本质。
　　本书可以作为高等院校控制工程、信息工程及相关专业的本科生和研究生教材，也可作为从事故障诊断理论及工程应用研究的相关技术人员和高校师生学习的参考用书。

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第1章　绪　论1．1　故障诊断技术的产生与历史1．2　故障诊断技术发展现状与展望1．2．1　故障诊断技术的现状1．2．2　故障诊断技术应用模式1．2．3　故障诊断未来面临的问题1．4　故障诊断的术语定义第2章　航天器在轨故障分析2．1　引　言2．2　结构机构分系统故障统计分析2．2．1　可伸展机构故障2．2．2　驱动装置故障2．2．3　天线装置故障2．2．4　装配连接件与其他故障2．3　控制分系统故障统计分析2．3．1　外部原因造成的姿控回路故障2．3．2　内部构造缺陷引起的姿控回路故障2．4　电源分系统故障的统计分析2．4．1　太阳能电池阵列故障2．4．2　蓄电池组故障2．4．3　电源控制器故障2．5　推进分系统故障统计分析2．5．1　泄漏故障2．5．2　喷注器及尾喷管故障2．5．3　其他电子元器件故障2．6　故障防护2．7　小　结第3章　动态系统故障诊断的基本原理3．1　系统故障的数学表示3．1．1　传感器故障模型3．1．2　执行器故障模型3．1．3　系统故障模型3．1．4　控制系统故障的数学描述3．2　基于系统模型的故障诊断原理3．3　线性系统的故障诊断原理3．4　故障检测观测器的设计3．5　带干扰系统的故障诊断3．5．1　残差生成与残差响应3．5．2　干扰解耦设计的一般原理3．6　奇偶矢量法第4章　基于统计理论的故障检测原理4．1　引　言4．2　二元假设检验4．2．1　*小误差准则4．2．2　贝叶斯准则(*小风险准则)4．2．3　*大后验概率准则4．3　多元假设检验4．4　基于多种测量残差的故障诊断方法4．4．1　问题描述4．4．2　m ary的故障决策方法4．4．3　应用实例第5章　基于神经网络的故障诊断方法5．1　引　言5．2　神经网络特性简述5．3　带有偏差单元的递归神经网络5．3．1　bp网络及算法的不足5．3．2　带有偏差单元的递归神经网络5．3．3　带有偏差单元的递归神经网络的误差反向传播学习规则的数学推导5．3．4　带有偏差单元的递归神经网络诊断模型的建立5．3．5　irn 网络的故障诊断方法在航天器电源分系统故障诊断中的应用5．4　基于hopfield神经网络的故障诊断5．4．1　hopfield神经网络描述5．4．2　双向联想记忆5．4．3　卫星姿态控制器故障诊断第6章　基于模糊神经网络的故障诊断6．1　引　言6．2　模糊、神经网络和人工智能技术的关系6．3　神经网络和模糊系统的比较6．4　模糊和神经网络的结合形式6．5　模糊推理的残差估计6．6　模糊神经网络的故障诊断原理6．6．1　模糊神经网络的结构6．6．2　模糊神经网络的训练6．7　基于模糊神经网络的未建模系统的故障诊断6．7．1　模糊神经网络模型6．7．2　模糊神经网络的训练算法6．7．3　基于模糊神经网络的未建模系统的故障检测6．8　基于泛函模糊神经网络的gps/ins组合导航系统的软故障诊断6．8．1　状态χ2 检验原理6．8．2　泛函模糊神经网络的结构6．8．3　仿真结果第7章　基于径向基网络的故障诊断7．1　模糊径向基网络的故障诊断7．1．1　径向基函数网络和模糊推理系统的功能等价关系7．1．2　基于自适应模糊系统的径向基高斯函数网络7．1．3　学习算法7．1．4　非线性系统的故障诊断7．2　基于hbf神经网络的故障诊断7．2．1　hbf神经网络7．2．2　hbf网络的自适应观测器7．2．3　航天器执行机构故障重构7．3　基于cca 优化的前馈神经网络故障诊断及应用7．3．1　优化算法7．3．2　网络观测器设计与分析7．3．3　非线性系统故障检测7．3．4　航天器姿态敏感器的故障诊断第8章　基于小波神经网络的故障诊断与应用8．1　小波神经网络应用于航天器故障诊断8．1．1　bp神经网络简介8．1．2　小波变换及小波神经网络8．1．3　小波神经网络在航天器电源故障中的应用8．2　单隐含层模糊递归小波神经网络的观测器设计8．2．1　单隐含层模糊递归小波神经网络8．2．2　使用ga 对slfrwnn 进行初始化8．2．3　slfrwnn 的训练算法8．3　slfrwnn 的自适应观测器8．3．1　观测器的建立8．3．2　观测器的稳定性分析8．3．3　系统仿真试验第9章　智能故障诊断技术在姿态测量系统中的应用9．1　引　言9．2　航天器ad系统模型9．2．1　航天器动力学模型9．2．2　测量误差模型9．3　组合传感器9．4　fdd滤波器设计9．5　故障模型及残差计算9．5．1　敏感器故障模型9．5．2　残差生成9．5．3　统计实验9．6　fdd方案9．6．1　故障检测9．6．2　初级故障隔离9．6．3　故障隔离9．7　ad系统仿真结果9．7．1　方案实施9．7．2　仿真结果9．8　小　结思考题与习题参考文献