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上篇 理论与方法 3

第1章 绪论 3

1．1引言 3

1．2非线性系统的故障检测与诊断技术 4

1．2．1动态系统故障检测与诊断技术的一些概念与名词 4

1．2．2方法的分类与概述 5

1．2．3当前的热点问题 10

1．3容错控制技术 11

1．3．1容错控制中的基本概念与名词 11

1．3．2容错控制的主要方法 11

1．3．3热点与难点问题 15

1．4本书内容概述 16

本章参考文献 18

第2章 基于主元分析的传感器故障诊断与重构方法 24

2．1引言 24

2．2基于主元分析的故障检测 26

2．2．1主元分析（PCA） 26

2．2．2基于PCA的故障检测 28

2．3基于PCA的故障传感器重构 30

2．3．1迭代方法 31

2．3．2未重构的方差 31

2．4重构残差与故障的传播 32

2．4．1基于重构变量构成的残差（重构残差） 32

2．4．2故障在残差序列中的传播 33

2．5基于传感器有效度指标的故障辨识 35

2．5．1设计方法与特性 36

2．5．2基于残差指数加权移动平均（EWMA）的故障辨识 36

2．6锅炉过程的应用研究 39

2．7结束语 43

本章参考文献 44

第3章 基于小波变换的故障诊断方法 46

3．1引言 46

3．2小波变换的基本原理 46

3．2．1预备知识 46

3．2．2小波与小波变换 47

3．3基于小波变换的函数的局部正规性描述 49

3．4奇异性的检测 51

3．5基于小波变换的动态系统的故障检测 53

3．5．1基于连续小波变换的极值点进行故障检测 53

3．5．2基于离散小波变换检测随机信号频率结构的突变 55

3．6仿真研究 56

3．7结束语 57

本章参考文献 58

第4章 强跟踪滤波器理论及其在非线性系统故障诊断中的应用 60

4．1引言 60

4．2强跟踪滤波器（STF）的引入 60

4．3一种带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器（SFEKF） 63

4．3．1一个有用的定理 63

4．3．2次优渐消因子的确定 65

4．4一种带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器（SMFEKF） 68

4．4．1SMFEKF的导出 68

4．4．2STF与扩展卡尔曼滤波器（EKF）的性能比较分析 72

4．5相关噪声干扰下的SMFEKF算法 76

4．6有色噪声干扰下的SMFEKF算法 80

4．6．1一种非线性平滑器 81

4．6．2SMFEKF算法 82

4．7非线性系统状态与参数的联合估计方法 83

4．8非线性系统的伪偏差分离估计（PSBE）算法 85

4．9相关噪声下非线性系统的PSBE算法 89

4．10有色噪声下的PSBE算法 91

4．11关于STF鲁棒性的仿真研究 96

4．12六种带遗忘因子的递推估计算法的比较研究 101

4．12．1模型与算法 101

4．12．2Monte Carlo随机仿真实验 103

4．12．3SFEKF与递推最小二乘（RLS）类算法的关系 105

4．13基于STF的非线性系统的故障诊断 105

4．13．1一种非线性系统“参数偏差”型故障（FDDPB）的检测与诊断方法 106

4．13．2FDDPB算法的典型应用 109

4．14结束语 113

本章参考文献 113

第5章 基于遗传算法的故障诊断方法 117

5．1生物学中的一些基本概念 117

5．1．1DNA编码 117

5．1．2遗传信息的流动 117

5．1．3重组（recombination） 118

5．1．4变异（mutation） 118

5．2（人工）遗传算法的基本知识 119

5．2．1概述 119

5．2．2经典的遗传算法 119

5．3基于遗传算法的最优统计聚类分析 121

5．3．1典型故障数据集的聚类问题 121

5．3．2高维数据聚类问题的遗传算法 123

5．3．3仿真例子 124

5．4遗传算法在故障诊断专家系统中的应用 125

5．4．1基于遗传算法的推理方法 126

5．4．2基于遗传算法的学习方法 126

5．5结束语 127

本章参考文献 127

第6章 神经网络技术及其在故障诊断中的应用 128

6．1引言 128

6．1．1神经网络与故障诊断 128

6．1．2神经网络技术的发展与现状 129

6．2神经网络基础 131

6．2．1神经元模型 131

6．2．2神经网络的拓扑结构 133

6．2．3神经网络的学习规则 134

6．3典型结构的神经网络 137

6．3．1反向传播（BP）网络 137

6．3．2径向基函数（RBF）网络 140

6．3．3Hopfield网络 141

6．3．4自组织特征映射网络 142

6．3．5递归神经网络 143

6．4改进型BP算法及其在故障诊断中的应用 144

6．4．1改进型BP算法 145

6．4．2在船舶主柴油机冷却系统故障诊断中的应用 146

6．5集成BP算法、多重结构神经网络（MNN）及其应用 150

6．5．1集成BP算法 150

6．5．2基于层次分类诊断模型的MNN 151

6．5．3在船舶主柴油机故障诊断中的应用 153

6．6结束语 156

本章参考文献 156

第7章 模糊理论及其在故障诊断中的应用 158

7．1引言 158

7．2模糊集合理论基础 159

7．2．1模糊集合的概念及基本运算 159

7．2．2模糊关系与模糊矩阵 165

7．2．3模糊模式识别 167

7．3模糊逻辑系统 168

7．3．1模糊逻辑系统结构 168

7．3．2模糊规则库 169

7．3．3模糊推理机 170

7．3．4模糊化和反模糊化单元 173

7．3．5高木-关野模糊逻辑系统 175

7．3．6模糊逻辑系统在故障诊断中的应用 175

7．4模糊神经网络 178

7．4．1模糊逻辑系统与神经网络 178

7．4．2神经网络-模糊推理协作系统 179

7．4．3模糊神经网络模型 180

7．4．4模糊神经网络（FNN）学习方法 182

7．4．5网络的剪裁 183

7．5基于FNN和模糊逻辑的FDD系统示例 184

7．5．1FDD系统概述 184

7．5．2知识获取与学习样本组织 185

7．5．3FNN系统构造与仿真结果 187

7．5．4FNN输出的模糊规则解释 189

7．6结束语 190

本章参考文献 190

第8章 基于定性与定量过程知识的集成故障诊断方法 191

8．1引言 191

8．2定性推理：符号定向图（SDG）方法 192

8．2．1定性模型 192

8．2．2故障诊断 192

8．3定性与定量的集成推理方法 192

8．3．1模糊集 193

8．3．2定量知识的图形描述 194

8．3．3应用领域 195

8．3．4定性与定量模型的仿真方法 196

8．4故障诊断方法 196

8．4．1定性与定量模型的构造 197

8．4．2规则的推导 199

8．5应用例子 200

8．5．1诊断系统 200

8．5．2诊断结果 201

8．6多重故障情形 202

8．7结束语 204

本章参考文献 204

第9章 基于模式识别方法的动态多变量系统的故障诊断 207

9．1引言 207

9．2动态时间规整（DTW）算法 209

9．2．1约束条件的选取 210

9．2．2DTW算法 211

9．3基于DTW算法的故障诊断方法 213

9．4实例研究 214

9．4．1过程描述 215

9．4．2仿真研究 217

9．5基于PCA与DTW的故障诊断方法 220

9．6结束语 222

本章参考文献 222

第10章 线性系统的容错设计方法 225

10．1引言 225

10．2基于参数空间的容错极点配置方法 227

10．2．1问题描述 228

10．2．2极点可行区域与特征多项式系数之间的关系 229

10．2．3对执行器故障的容错控制器设计 231

10．2．4对执行器及传感器故障的输出反馈容错控制律设计 233

10．2．5仿真示例 234

10．2．6小结 235

10．3基于Riccati型方程的容错设计方法 236

10．3．1Riccati方程的一个性质 237

10．3．2对执行器故障的容错状态反馈控制律 238

10．3．3对传感器故障的容错控制律设计 239

10．3．4仿真示例 240

10．4时滞不确定性系统的鲁棒容错控制 241

10．4．1问题描述 242

10．4．2基本容错控制器的设计方法 242

10．4．3鲁棒容错控制器设计 243

10．4．4仿真示例 245

10．5控制律容错重组方法 246

10．5．1问题陈述 246

10．5．2基本设计方法 247

10．5．3仿真示例 249

10．6容错控制系统设计的计算机辅助设计（CAD）方法 250

10．6．1问题陈述与方法原理 251

10．6．2控制器参数设计的CAD方法 252

10．6．3多变量稳定容错控制器的设计 254

10．6．4设计示例 256

10．6．5设计过程的实施 257

10．7结束语 258

本章参考文献 259

第11章非线性系统的自适应容错控制 261

11．1引言 261

11．2一般模型控制的基本原理 262

11．3基于强跟踪滤波器的自适应一般模型控制（AGMC） 263

11．3．1基于参数估计的AGMC方法 263

11．3．2基于输入等价干扰的AGMC方法 264

11．3．3实验研究 265

11．4非线性系统的自适应容错一般模型控制- 271

11．4．1传感器自适应容错一般模型控制 271

11．4．2仿真研究 273

11．5结束语 275

本章参考文献 275

下篇 仿真与应用 279

第12章 双线性故障检测观测器及其在液压驱动系统中的应用 279

12．1引言 279

12．2双线性故障检测观测器（BFDO） 279

12．2．1双线性模型 279

12．2．2BFDO的结构 280

12．2．3BFDO的设计 282

12．3液压系统的故障检测与分离 284

12．3．1液压系统的建模 284

12．3．2液压系统的故障诊断 291

12．4结束语 297

本章参考文献 297

第13章 一个连续搅拌釜式反应器（CSTR）的集成故障诊断与容错控制 299

13．1引言 299

13．2CSTR的故障模型 299

13．3集成故障诊断与容错控制策略 301

13．4仿真研究 303

13．5结束语 306

本章参考文献 307

第14章 非线性自适应观测器及其在闭环非线性系统元部件故障诊断中的应用 308

14．1引言 308

14．2非线性自适应观测器 309

14．2．1非线性自适应观测器的设计方法 309

14．2．2仿真研究 309

14．3闭环非线性系统元部件故障的检测与诊断 311

14．3．1CSTR模型 312

14．3．2控制律与故障诊断算法 312

14．3．3仿真研究 313

14．4结束语 315

本章参考文献 315

第15章 船舶舵桨装置控制系统的FDD系统开发 317

15．1引言 317

15．2对象系统概述 319

15．2．1系统结构及工作原理 319

15．2．2主要故障现象与原因 320

15．3故障诊断方案 321

15．3．1故障树诊断方法 322

15．3．2专家系统方法 324

15．3．3神经网络方法 327

15．4故障诊断系统总体结构及辅助功能 329

15．5结束语 332

本章参考文献 333

第16章船舶机舱系统的一种综合安全控制策略 334

16．1引言 334

16．2安全控制系统结构与实现方法 336

16．2．1系统结构 336

16．2．2信号校验的实现方法 338

16．2．3船舶主机故障诊断仿真系统 341

16．2．4误操作检测与处理——计算机辅助操作（CAO）系统 343

16．2．5针对外部因素的安全控制实现方法 345

16．3结束语 347

本章参考文献 347