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內容簡介

　　《智能故障診斷技術：MATLAB應用》係統地介紹瞭智能故障診斷理論、技術及應用，從基於數學模型故障診斷方法延伸到基於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，係統故障的模型化，故障可檢測性，故障的統計檢測原理，基於數學模型的故障診斷原理，基於神經網絡的故障診斷方法，基於模糊神經網絡的故障檢測閾值設計和故障診斷方法，基於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、自成體係，有助於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製工程、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。

目錄

第1章　緒　論
1．1　故障診斷技術的産生與曆史
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　故障診斷未來麵臨的問題
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　結構機構分係統故障統計分析
2．2．1　可伸展機構故障
2．2．2　驅動裝置故障
2．2．3　天綫裝置故障
2．2．4　裝配連接件與其他故障
2．3　控製分係統故障統計分析
2．3．1　外部原因造成的姿控迴路故障
2．3．2　內部構造缺陷引起的姿控迴路故障
2．4　電源分係統故障的統計分析
2．4．1　太陽能電池陣列故障
2．4．2　蓄電池組故障
2．4．3　電源控製器故障
2．5　推進分係統故障統計分析
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　動態係統故障診斷的基本原理
3．1　係統故障的數學錶示
3．1．1　傳感器故障模型
3．1．2　執行器故障模型
3．1．3　係統故障模型
3．1．4　控製係統故障的數學描述
3．2　基於係統模型的故障診斷原理
3．3　綫性係統的故障診斷原理
3．4　故障檢測觀測器的設計
3．5　帶乾擾係統的故障診斷
3．5．1　殘差生成與殘差響應
3．5．2　乾擾解耦設計的一般原理
3．6　奇偶矢量法
第4章　基於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　最小誤差準則
4．2．2　貝葉斯準則(最小風險準則)
4．2．3　最大後驗概率準則
4．3　多元假設檢驗
4．4　基於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　基於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嚮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係統故障診斷中的應用
5．4　基於Hopfield神經網絡的故障診斷
5．4．1　Hopfield神經網絡描述
5．4．2　雙嚮聯想記憶
5．4．3　衛星姿態控製器故障診斷
第6章　基於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係
6．3　神經網絡和模糊係統的比較
6．4　模糊和神經網絡的結閤形式
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　基於模糊神經網絡的未建模係統的故障診斷
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　基於模糊神經網絡的未建模係統的故障檢測
6．8　基於泛函模糊神經網絡的GPS/INS組閤導航係統的軟故障診斷
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　基於徑嚮基網絡的故障診斷
7．1　模糊徑嚮基網絡的故障診斷
7．1．1　徑嚮基函數網絡和模糊推理係統的功能等價關係
7．1．2　基於自適應模糊係統的徑嚮基高斯函數網絡
7．1．3　學習算法
7．1．4　非綫性係統的故障診斷
7．2　基於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　基於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　非綫性係統故障檢測
7．3．4　航天器姿態敏感器的故障診斷
第8章　基於小波神經網絡的故障診斷與應用
8．1　小波神經網絡應用於航天器故障診斷
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　係統仿真試驗
第9章　智能故障診斷技術在姿態測量係統中的應用
9．1　引　言
9．2　航天器AD係統模型
9．2．1　航天器動力學模型
9．2．2　測量誤差模型
9．3　組閤傳感器
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係統仿真結果
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

前言/序言

　　現代科學與技術飛速發展的一個重要錶現形式就是服務於國民經濟發展各部門的應用係統日益大型化和復雜化。一方麵，這些係統促進生産發展，帶來瞭巨大的經濟效益；另一方麵應用係統中任何一個部件發生故障都可能帶來機毀人亡的災難。因此，在應用係統日益發展的今天，僅僅采用有效的維修措施不能滿足安全要求，智能故障診斷技術已經成為可靠性設計的重要手段。在最近幾十年
　　中，故障診斷和容錯控製已成為當前國際信息技術領域研究的熱點之一，發展速度很快且日漸成熟，各式各樣的智能故障診斷方法不斷湧現，例如基於數學模型、神經網絡、專傢係統和模糊推理的故障診斷方法等。作為新興的綜閤性邊緣科學，故障診斷技術已經初步形成瞭比較完整的科學體係。
　　本書是在作者多年研究工作和教學工作基礎上總結而成的，並廣泛吸收瞭國內外這一領域的最新成果。本書將理論與實際並重，以大型復雜航天係統為背景，以現代控製理論、統計假設理論和人工智能理論為工具，係統地介紹神經網絡故障診斷方法和應用實例。本書不僅對係統歸納神經故障診斷方法有著重要的學術價值，而且對促進復雜係統可靠性設計也有著重要的工程應用價值。
　　本書編寫的另一個目的是結閤我國航天工業部門發展的需要，係統地總結歸納和循序漸進地論述智能故障診斷的基礎和應用技術，為即將工作的學生掌握先進的故障診斷技術提供學習材料，使他們成為具有很強的安全和故障防範意識的工程技術人纔。
　　近20年裏，國內外關於故障診斷的專著已經齣版瞭十幾部，本書與其比較，具有如下特色：
　　1)現有的著作大部分是理論方麵的書籍。本書的最大特點就是結閤工程實際講述理論，實用性強。
　　2)本書是在南京航空航天大學的“航天器智能故障診斷技術”課程講義基礎上編著而成，所涉及的理論基礎簡明扼要，通俗易懂，本科生就可閱讀和參考。
　　3)為方便自學和理解，本書自成體係，層次分明、內容翔實、理論推導和MATLAB可視化仿真技術分析相結閤。
　　4)本書論述內容範圍廣泛，包括三部分：解析冗餘方法、統計方法和神經網絡方法。
　　5)本書在論述應用方麵側重兩類，一類是嵌入式的故障診斷應用，另一類是分離式的應用。嵌入式的應用，就是指故障診斷技術直接包含在係統設計中，例如對控製係統的設計，在設計時就考慮故障檢測、隔離和補償問題，從而保證故障一旦發生，就把故障消滅在萌芽狀態。分離式故障診斷技術，是指故障診斷係統與被診斷對象處於分離狀態，也即故障診斷推理係統和被診斷對象各自獨立存在，沒有任何耦閤關係。
　　鑒於目前結閤航天係統的故障診斷方麵教材緊缺，各航天高校教師不得不花費時間從散見的刊物和相關專著整理教案，本書的目的是為廣大學生和教師提供一部有參考價值的教材。
　　編著者
　　2015年6月於南京


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