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第一章 绪论1

1.1 可靠性工程的基本概念1

1.1.1 可靠性、有效性、可维修性1

1.1.2 可靠度、失效率、MTTF、MTBF、维修度、修复率1

1.1.3 串联系统的可靠性3

1.1.4 并联系统的可靠性4

1.1.5 复杂系统的可靠性4

1.1.6 小结4

1.2 提高控制系统可靠性的主要方法4

1.2.1 提高元器件的可靠性4

1.2.2 系统的高可靠性设计4

1.2.3 控制系统的容错设计5

1.2.4 基于故障检测与诊断技术的容错设计6

1.2.5 小结6

1.3 控制系统的故障检测与诊断技术概述7

1.3.1 控制系统故障检测与诊断技术的主要内容7

1.3.2 控制系统的故障检测与诊断技术的主要方法8

1.3.3 小结11

第二章 线性系统的故障检测与诊断方法12

2.1 修正的序列概率比方法12

2.1.1 问题的描述12

2.1.2 修正的序列概率比故障检测法13

2.1.3 小结15

2.2 等价空间法15

2.2.1 问题的引出15

2.2.2 等价空间法故障诊断算法的导出16

2.2.3 小结18

2.3 广义似然比方法18

2.3.1 问题的描述18

2.3.2 广义似然比方法的导出19

2.3.3 一种自适应滤波方法21

2.3.4 广义似然比方法的递推算法21

2.3.5 广义似然比方法的特殊形式22

2.3.6 广义似然比方法的一些性质22

2.3.7 仿真实例23

2.3.8 小结24

2.4 极大似然比方法25

2.4.1 问题的引出25

2.4.2 极大似然比方法的导出25

2.4.3 极大似然比方法的故障分离问题27

2.4.4 极大似然比方法的推广28

2.4.5 示例30

2.4.6 小结32

2.5 检测滤波器方法32

2.5.1 系统的描述32

2.5.2 检测滤波器的设计33

2.5.3 r<m时的情形38

2.5.4 具有相同特征值的检测滤波器39

2.5.5 检测滤波器设计举例39

2.5.6 小结40

2.6 参数估计方法40

2.6.1 参数估计42

2.6.2 过程参数的确定43

2.6.3 故障的检测与分离44

2.6.4 小结45

2.7 马氏链法45

2.7.1 问题的描述46

2.7.2 最优解的导出46

2.7.3 次优解的导出48

2.7.4 仿真例子49

2.7.5 小结52

2.8 自适应观测器/滤波器方法52

2.8.1 自适应观测器方法52

2.8.2 收敛性及稳定性条件54

2.8.3 自适应滤波器方法(一)56

2.8.4 自适应滤波器方法(二)57

2.8.5 小结63

2.9 多重观测器/滤波器方法63

2.9.1 奉献观测器/滤波器方法63

2.9.2 简化的奉献观测器/滤波器方法65

2.9.3 广义的奉献观测器/滤波器方法66

2.9.4 互联系统的观测器方法67

2.9.5 小结69

2.10 参数灵敏度法69

2.10.1 算法的导出69

2.10.2 故障检测与分离策略73

2.10.3 仿真例子73

2.10.4 小结76

2.11 鲁棒观测器方法77

2.11.1 鲁棒观测器的结构与性质78

2.11.2 鲁棒观测器的算法实现82

2.11.3 小结87

2.12 各种方法的比较与应用范围87

第三章 非线性系统的故障检测与诊断方法90

3.1 自适应非线性观测器方法90

3.1.1 故障检测策略91

3.1.2 小结92

3.2 扩展卡尔曼滤波器方法92

3.2.1 故障检测策略93

3.2.2 仿真例子93

3.2.3 小结94

3.3 自适应扩展卡尔曼滤波器方法95

3.3.1 故障检测策略97

3.3.2 小结97

3.4 非线性未知输入观测器方法98

3.4.1 模型的描述98

3.4.2 干扰解耦99

3.4.3 鲁棒故障检测观测器设计100

3.4.4 鲁棒故障分离策略102

3.4.5 例子103

3.4.6 小结105

3.5 强跟踪滤波器方法105

3.5.1 强跟踪滤波器理论106

3.5.2 基于强跟踪滤波器方法的非线性系统的故障检测与诊断142

3.5.3 小结155

3.6 各种方法的比较与应用范围156

第四章 控制系统故障检测与诊断的专门问题157

4.1 最优阈值的确定方法157

4.1.1 问题的描述158

4.1.2 最优阈值的确定160

4.1.3 示例164

4.1.4 小结165

4.2 鲁棒检测问题166

4.2.1 基本的冗余关系167

4.2.2 建立鲁棒冗余关系的一种几何方法168

4.2.3 鲁棒冗余关系的一些推广171

4.2.4 小结175

4.3 可检测性与可分离性问题176

4.3.1 线性系统突变性故障可检测性的充要条件177

4.3.2 投影算子方法的故障可分离性185

4.3.3 小结190

4.4 重新初始化问题191

4.4.1 问题的描述191

4.4.2 偏差分离估计算法191

4.4.3 重新初始化方法193

4.4.4 小结195

第五章 控制系统故障检测与诊断技术的应用196

5.1 水翼艇传感器故障的检测与分离196

5.1.1 故障模型的建立196

5.1.2 奉献观测器的设计200

5.1.3 故障检测与分离逻辑202

5.1.4 关于系统参数变动的鲁棒性204

5.1.5 两个传感器同时发生故障时的检测208

5.1.6 小结208

5.2 机器人故障的检测与诊断209

5.2.1 机器人故障检测与诊断技术概述209

5.2.2 机器人驱动系统部件故障的实时检测与诊断209

5.2.3 工业机器人传感器故障的实时检测与诊断211

5.2.4 数值仿真214

5.2.5 小结216

5.3 核电厂传感器故障的检测与分离217

5.3.1 恒增益卡尔曼滤波器217

5.3.2 均压器模型218

5.3.3 卡尔曼滤波器的建造方法221

5.3.4 故障检测与分离策略222

5.3.5 仿真与实验结果224

5.3.6 小结226

5.4 造纸机故障的检测与诊断228

5.4.1 非线性系统传感器的故障检测与诊断方法228

5.4.2 造纸机传感器故障的检测与诊断229

5.4.3 小结232

5.5 电机拖动的离心泵系统的故障检测与诊断232

5.5.1 模型的建立232

5.5.2 参数估计问题235

5.5.3 实验结果237

5.5.4 小结240

5.6 三相感应电动机的在线故障检测与诊断240

5.6.1 引言240

5.6.2 三相感应电动机故障模型的建立240

5.6.3 故障检测与诊断方法242

5.6.4 仿真研究243

5.6.5 小结244

参考文献247

附录A 故障检测与诊断技术术语汉英对照表264

附录B 故障检测与诊断技术应用实例一览表275