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第1章 绪论 1

1.1 测控系统的基本组成 1

1.1.1 硬件组成 1

1.1.2 软件部分 3

1.2 测控系统故障检测与诊断的意义 3

1.3 测控系统故障检测与诊断及容错控制的含义 5

1.3.1 测控系统故障检测与诊断的含义 5

1.3.2 容错控制的含义 5

1.4 测控系统故障检测与诊断的目的和任务 6

1.5 故障检测与诊断技术的发展历史概况 6

1.6 故障检测与诊断的主要理论和技术发展趋势 7

1.6.1 故障检测与诊断的主要理论和和方法 7

1.6.2 诊断技术的研究现状与发展趋势 8

1.7 现代故障检测与诊断的主要内容 9

1.8 测控系统运行故障检测与诊断系统实例 10

1.9 本课程的特点和学习方法 12

习题 12

第2章 测控系统的可靠性分析 13

2.1 可靠性与失效性基本含义 13

2.1.1 可靠性基本含义 13

2.1.2 失效性基本含义 14

2.2 元部件的可靠度函数及失效分析 14

2.3 系统平均寿命分析 17

2.4 测控系统的可靠性模型 17

2.4.1 串联结构模型及其数学模型 18

2.4.2 并联结构模型及其数学模型 19

2.4.3 （m,n）并联结构模型及其数学模型 20

2.4.4 混合结构模型及其数学模型 21

2.4.5 复杂结构模型及其数学模型 22

2.5 可靠性结构模型与功能模型 26

2.6 提高测控系统可靠性的主要方法 27

2.6.1 提高元部件可靠性的方法 27

2.6.2 系统的高可靠性设计 28

2.6.3 控制系统的容错设计 28

2.6.4 故障检测与诊断技术的容错设计 29

习题 29

第3章 测控系统故障模型化与参数化 32

3.1 测控系统运行行为的描述 32

3.2 测控系统故障的数学表示 33

3.2.1 传感器故障模型 33

3.2.2 执行器故障模型 34

3.2.3 系统状态故障模型 34

3.3 系统故障模型的相互转化 35

3.4 测控系统故障的可检测性 36

3.4.1 状态突变的可检测性 36

3.4.2 输入突变的可检测性 37

3.4.3 输出突变的可检测性 37

3.5 参数估计方法 38

3.5.1 参数估计 39

3.5.2 过程参数的确定 41

3.5.3 故障的检测与分离 41

习题 42

第4章 故障树分析与诊断方法 43

4.1 故障树的分析概述 43

4.1.1 故障树基本含义 43

4.1.2 故障树分析的特点及步骤 44

4.2 故障树分析使用的符号 44

4.3 故障树的建造 45

4.3.1 确定顶端事件和边界条件 45

4.3.2 逐层展开建立故障树 46

4.4 故障树的定性分析 49

4.4.1 最小割集的定义 49

4.4.2 最小割集的求法 49

4.5 故障树的定量分析 53

习题 55

第5章 故障诊断中的相关分析法 58

5.1 自相关分析 58

5.1.1 自相关函数的定义 58

5.1.2 自相关函数的性质 59

5.1.3 自相关系数 60

5.1.4 自相关函数在检测和故障诊断中的应用 60

5.1.5 自相关函数的计算 63

5.2 互相关分析 64

5.2.1 互相关函数定义 64

5.2.2 互相关函数的性质 65

5.2.3 互相关系数γxy（τ） 65

5.2.4 互相关函数在检测与故障诊断中的应用 66

5.2.5 互相关函数的计算 71

5.3 相干函数分析 71

5.3.1 相干函数的概念 71

5.3.2 应用实例 72

5.3.3 多输入、单输出系统的相干分析 74

5.4 协方差矩阵 75

5.4.1 协方差矩阵的定义 76

5.4.2 协方差矩阵的建立步骤 76

5.4.3 协方差矩阵的物理意义 77

5.4.4 应用实例 77

5.5 主分量分析（或主向量分析） 78

5.5.1 主分量的概念 78

5.5.2 主分量的计算 80

5.6 主分量分析常用准则 85

5.6.1 系统类平均聚类方法 86

5.6.2 逐一比较法 86

习题 86

第6章 故障诊断中的时序分析方法 91

6.1 时序模型的概念 91

6.1.1 输出数据所包含的信息 91

6.1.2 时序模型 93

6.2 时序模型的基本特性 94

6.3 时序模型的建模方法 98

6.3.1 数据的采集、检验与预处理 99

6.3.2 AR（n）模型的建模 99

6.3.3 ARMA（n,m）模型的建模 102

6.4 时序模型诊断法及判别函数 103

6.4.1 参考模型与待检模型 103

6.4.2 直接利用模型参数诊断 103

6.4.3 利用判别函数诊断 107

6.5 最大熵谱分析法 109

6.5.1 熵谱问题的提出 109

6.5.2 系统熵的基本性质 111

6.5.3 最大熵谱的伯格算法及其应用 112

6.6 倒频谱分析法 114

6.6.1 倒频谱的计算 114

6.6.2 倒频谱在诊断中的应用实例 115

习题 119

第7章 故障诊断中的小波变换诊断方法 121

7.1 小波变换的基本原理 121

7.2 基于小波分析的信号处理 124

7.2.1 奇异信号检测 124

7.2.2 信噪分离 125

7.2.3 频带分析技术 125

习题 126

第8章 故障诊断中的神经网络诊断方法 127

8.1 人工神经网络的基本原理 127

8.1.1 神经元的结构模型 127

8.1.2 人工神经元网络的动态特性 129

8.1.3 学习算法 131

8.1.4 神经网络的基本模型 131

8.2 Hopfield神经网络 132

8.2.1 二值神经元Hop网 132

8.2.2 Hop网在故障诊断中的应用 135

习题 137

第9章 常用传感器故障检测与诊断 139

9.1 传感器及其分类 139

9.1.1 传感器的定义与组成 139

9.1.2 传感器的分类 140

9.1.3 传感器的重要意义 140

9.2 温度传感器的基本原理及故障检测 141

9.2.1 热电偶 141

9.2.2 热电阻 142

9.3 压力传感器的基本原理与故障检测 143

9.3.1 应变式传感器 143

9.3.2 压电式传感器 146

9.4 流量传感器的基本原理与故障检测 148

9.4.1 差压式流量传感器 148

9.4.2 电磁式流量传感器 149

习题 151

第10章 测控系统执行器故障检测与诊断 152

10.1 测控系统常用执行器及其作用 152

10.1.1 连续生产过程测控系统的执行器 152

10.1.2 机电一体化测控系统中的执行器 153

10.2 执行器基工作原理及故障诊断 153

10.2.1 气动执行器的构成原理 153

10.2.2 电动执行器的组成原理 154

10.2.3 气动执行器模型及故障诊断 155

10.3 执行电动机基本原理及故障诊断 159

10.3.1 执行电机的工作原理 160

10.3.2 执行电机的典型故障 163

习题 164

第11章 摆式列车倾摆测控系统故障诊断分析 165

11.1 摆式列车基本原理 165

11.2 摆式列车倾摆控制系统的组成 167

11.2.1 检测子系统 167

11.2.2 控制子系统 168

11.2.3 通信子系统 168

11.2.4 倾摆作动子系统 169

11.3 倾摆控制系统故障诊断技术 170

11.3.1 检测子系统故障诊断技术 170

11.3.2 倾摆控制子系统故障诊断技术 176

习题 182

参考文献 183