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