缩略语 1
第1章 工程系统的健康监测 3
1.1 基于状态的维护 3
1.2 故障诊断的任务和方法 4
1.2.1 故障诊断任务 4
1.2.2 故障诊断方法 6
1.3 失效预测的任务和方法 15
1.3.1 失效预测的任务 15
1.3.2 失效预测的方法 15
1.4 本书结构 20
参考文献 21
第2章 混合系统与混合键合图模型 27
2.1 混合系统 27
2.2 混合系统的建模方法 29
2.3 键合图基础 31
2.3.1 键、功率与因果关系 32
2.3.2 键合图元件 34
2.3.3 基本键合图元件的因果关系 40
2.3.4 顺序因果关系分配程序 43
2.3.5 示例：四分之一汽车悬架系统建模 45
2.4 混合键合图 54
2.4.1 混合键合图的因果特性和因果关系分配 56
2.4.2 示例 59
参考文献 63
第3章 基于定量混合键合图的故障诊断和隔离 65
3.1 介绍 65
3.2 基于键合图的故障诊断 65
3.2.1 解析冗余关系 66
3.2.2 残差估计和故障特征矩阵 66
3.2.3 ARR的生成 67
3.3 基于混合键合图的故障诊断 88
3.3.1 面向FDI的因果关系分配 88
3.3.2 全局解析冗余关系 100
3.3.3 故障可检测性和可隔离性分析 101
3.3.4 示例研究 103
参考文献 116
第4章 故障识别技术 119
4.1 故障识别的非线性最小二乘优化法 119
4.1.1 非线性最小二乘法 119
4.1.2 示例：非线性混合电气系统 122
4.2 同步故障参数和模式变化识别 126
4.2.1 模式变化的参数化 126
4.2.2 同步故障参数和模式开关识别 127
4.2.3 示例一：电动液压悬挂 133
4.2.4 实例二：混合电气系统 148
参考文献 152
第5章 模式跟踪技术 154
5.1 FDI框架下的混合系统模式跟踪 154
5.1.1 混合系统的模式转换特征值 154
5.1.2 基于ARR的模式转换识别 157
5.1.3 示例说明 165
5.2 故障状态下的混合系统模式识别 168
5.2.1 基于规则的ARR分析 172
5.2.2 实施方案和算法 179
5.2.3 从理论到应用 182
5.2.4 实验研究 185
参考文献 190
第6章 实时FDI和故障估计在车辆转向系统中的应用 192
6.1 简介 192
6.2 车辆转向系统的描述 193
6.2.1 电液转向系统 193
6.2.2 考虑的故障 194
6.3 前转向系统的FDI方法 195
6.3.1 电液转向系统的DHBG模型 195
6.3.2 全局解析冗余关系的建立 201
6.3.3 FDI方法 203
6.4 实验研究 205
6.4.1 实验的软硬件 206
6.4.2 结果与分析 209
参考文献 213
第7章 混合系统的多故障预测 215
7.1 早期多故障预测 215
7.1.1 增强的全局解析冗余关系 216
7.1.2 退化模型 217
7.1.3 基于PSO的预测 218
7.1.4 实例说明 222
7.2 依赖于模式的退化行为预测 231
7.2.1 动态故障隔离 231
7.2.2 依赖于模式的退化行为 233
7.2.3 顺序预测 234
7.2.4 实验结果 237
参考文献 244