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智能故障診斷技術-MATLAB應用 版權信息
- ISBN：9787512417960
- 條形碼：9787512417960 ; 978-7-5124-1796-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能故障診斷技術-MATLAB應用 本書特色
本書系統地介紹了智能故障診斷理論、技術及應用，從基于數學模型故障診斷方法延伸到基于神經網絡故障診斷方法。全書共９章，主要包括智能故障診斷成果的綜述及其未來發展展望，航天器在軌故障分析，系統故障的模型化，故障可檢測性，故障的統計檢測原理，基于數學模型的故障診斷原理，基于神經網絡的故障診斷方法，基于模糊神經網絡的故障檢測閾值設計和故障診斷方法，基于小波神經網絡的故障診斷方法等。此外，本書附有matlab程序代碼，方便讀者進行學習和研究擴展。本書各部分內容相互滲透、自成體系，有助于讀者掌握智能故障診斷技術的本質。 本書可以作為高等院校控制工程、信息工程及相關專業的本科生和研究生教材，也可作為從事故障診斷理論及工程應用研究的相關技術人員和高校師生學習的參考用書。
智能故障診斷技術-MATLAB應用 內容簡介
本書系統地介紹了智能故障診斷理論、技術及應用，從基于數學模型故障診斷方法延伸到基于神經網絡故障診斷方法。全書共9章，主要包括智能故障診斷成果的綜述及其未來發展展望，航天器在軌故障分析，系統故障的模型化，故障可檢測性，故障的統計檢測原理，基于數學模型的故障診斷原理，基于神經網絡的故障診斷方法，基于模糊神經網絡的故障檢測閾值設計和故障診斷方法，基于小波神經網絡的故障診斷方法等。此外，本書附有MATLAB程序代碼，方便讀者進行學習和研究擴展。本書各部分內容相互滲透、自成體系，有助于讀者掌握智能故障診斷技術的本質。 本書可以作為高等院校控制工程、信息工程及相關專業的本科生和研究生教材，也可作為從事故障診斷理論及工程應用研究的相關技術人員和高校師生學習的參考用書。
智能故障診斷技術-MATLAB應用 目錄
第1章 緒 論
1．1 故障診斷技術的產生與歷史
1．2 故障診斷技術發展現狀與展望
1．2．1 故障診斷技術的現狀
1．2．2 故障診斷技術應用模式
1．2．3 故障診斷未來面臨的問題
1．4 故障診斷的術語定義
第2章 航天器在軌故障分析
2．1 引 言
2．2 結構機構分系統故障統計分析
2．2．1 可伸展機構故障
2．2．2 驅動裝置故障
2．2．3 天線裝置故障
2．2．4 裝配連接件與其他故障
2．3 控制分系統故障統計分析
2．3．1 外部原因造成的姿控回路故障
2．3．2 內部構造缺陷引起的姿控回路故障
2．4 電源分系統故障的統計分析
2．4．1 太陽能電池陣列故障
2．4．2 蓄電池組故障
2．4．3 電源控制器故障
2．5 推進分系統故障統計分析
2．5．1 泄漏故障
2．5．2 噴注器及尾噴管故障
2．5．3 其他電子元器件故障
2．6 故障防護
2．7 小 結
第3章 動態系統故障診斷的基本原理
3．1 系統故障的數學表示
3．1．1 傳感器故障模型
3．1．2 執行器故障模型
3．1．3 系統故障模型
3．1．4 控制系統故障的數學描述
3．2 基于系統模型的故障診斷原理
3．3 線性系統的故障診斷原理
3．4 故障檢測觀測器的設計
3．5 帶干擾系統的故障診斷
3．5．1 殘差生成與殘差響應
3．5．2 干擾解耦設計的一般原理
3．6 奇偶矢量法
第4章 基于統計理論的故障檢測原理
4．1 引 言
4．2 二元假設檢驗
4．2．1 *小誤差準則
4．2．2 貝葉斯準則(*小風險準則)
4．2．3 *大后驗概率準則
4．3 多元假設檢驗
4．4 基于多種測量殘差的故障診斷方法
4．4．1 問題描述
4．4．2 m ary的故障決策方法
4．4．3 應用實例
第5章 基于神經網絡的故障診斷方法
5．1 引 言
5．2 神經網絡特性簡述
5．3 帶有偏差單元的遞歸神經網絡
5．3．1 bp網絡及算法的不足
5．3．2 帶有偏差單元的遞歸神經網絡
5．3．3 帶有偏差單元的遞歸神經網絡的誤差反向傳播學習規則的數學推導
5．3．4 帶有偏差單元的遞歸神經網絡診斷模型的建立
5．3．5 irn 網絡的故障診斷方法在航天器電源分系統故障診斷中的應用
5．4 基于hopfield神經網絡的故障診斷
5．4．1 hopfield神經網絡描述
5．4．2 雙向聯想記憶
5．4．3 衛星姿態控制器故障診斷
第6章 基于模糊神經網絡的故障診斷
6．1 引 言
6．2 模糊、神經網絡和人工智能技術的關系
6．3 神經網絡和模糊系統的比較
6．4 模糊和神經網絡的結合形式
6．5 模糊推理的殘差估計
6．6 模糊神經網絡的故障診斷原理
6．6．1 模糊神經網絡的結構
6．6．2 模糊神經網絡的訓練
6．7 基于模糊神經網絡的未建模系統的故障診斷
6．7．1 模糊神經網絡模型
6．7．2 模糊神經網絡的訓練算法
6．7．3 基于模糊神經網絡的未建模系統的故障檢測
6．8 基于泛函模糊神經網絡的gps/ins組合導航系統的軟故障診斷
6．8．1 狀態χ2 檢驗原理
6．8．2 泛函模糊神經網絡的結構
6．8．3 仿真結果
第7章 基于徑向基網絡的故障診斷
7．1 模糊徑向基網絡的故障診斷
7．1．1 徑向基函數網絡和模糊推理系統的功能等價關系
7．1．2 基于自適應模糊系統的徑向基高斯函數網絡
7．1．3 學習算法
7．1．4 非線性系統的故障診斷
7．2 基于hbf神經網絡的故障診斷
7．2．1 hbf神經網絡
7．2．2 hbf網絡的自適應觀測器
7．2．3 航天器執行機構故障重構
7．3 基于cca 優化的前饋神經網絡故障診斷及應用
7．3．1 優化算法
7．3．2 網絡觀測器設計與分析
7．3．3 非線性系統故障檢測
7．3．4 航天器姿態敏感器的故障診斷
第8章 基于小波神經網絡的故障診斷與應用
8．1 小波神經網絡應用于航天器故障診斷
8．1．1 bp神經網絡簡介
8．1．2 小波變換及小波神經網絡
8．1．3 小波神經網絡在航天器電源故障中的應用
8．2 單隱含層模糊遞歸小波神經網絡的觀測器設計
8．2．1 單隱含層模糊遞歸小波神經網絡
8．2．2 使用ga 對slfrwnn 進行初始化
8．2．3 slfrwnn 的訓練算法
8．3 slfrwnn 的自適應觀測器
8．3．1 觀測器的建立
8．3．2 觀測器的穩定性分析
8．3．3 系統仿真試驗
第9章 智能故障診斷技術在姿態測量系統中的應用
9．1 引 言
9．2 航天器ad系統模型
9．2．1 航天器動力學模型
9．2．2 測量誤差模型
9．3 組合傳感器
9．4 fdd濾波器設計
9．5 故障模型及殘差計算
9．5．1 敏感器故障模型
9．5．2 殘差生成
9．5．3 統計實驗
9．6 fdd方案
9．6．1 故障檢測
9．6．2 初級故障隔離
9．6．3 故障隔離
9．7 ad系統仿真結果
9．7．1 方案實施
9．7．2 仿真結果
9．8 小 結
思考題與習題
參考文獻
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