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人工智能

智能故障诊断技术-MATLAB应用

作者：闻新等著

出版社：北京航空航天大学出版社出版时间：2015-09-01

开本： 16开 页数： 151

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

智能故障诊断技术-MATLAB应用版权信息

ISBN：9787512417960
条形码：9787512417960 ; 978-7-5124-1796-0
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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人工智能

智能故障诊断技术-MATLAB应用本书特色

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。

智能故障诊断技术-MATLAB应用内容简介

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。

智能故障诊断技术-MATLAB应用目录

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