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基于模型的发动机控制系统故障诊断及容错控制研究

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基于模型的发动机控制系统故障诊断及容错控制研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
注释表第11-12页
下标第12-13页
缩略词第13-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景及意义第15页
    1.2 国内外研究现状第15-20页
        1.2.1 通用发动机模型的研究现状第15-17页
        1.2.2 故障诊断的研究现状第17-19页
        1.2.3 容错控制的研究现状第19-20页
    1.3 本文的内容安排第20-21页
第二章 通用涡扇发动机建模研究第21-39页
    2.1 引言第21页
    2.2 面向对象的部件级建模方法第21-30页
        2.2.1 建模对象第21-22页
        2.2.2 建模假设第22页
        2.2.3 发动机通用部件类库的建立第22-30页
    2.3 基于通用部件类库的模型搭建第30-33页
        2.2.1 稳态共同工作方程第30-31页
        2.2.2 动态共同工作方程第31页
        2.2.3 发动机特性数据第31-32页
        2.2.4 双轴混排涡扇发动机模型第32-33页
    2.4 涡扇发动机闭环仿真平台第33-38页
        2.4.1 涡扇发动机控制器第33-34页
        2.4.2 损伤扩展建模第34-38页
    2.5 小结第38-39页
第三章 机载实时自适应模型第39-53页
    3.1 引言第39页
    3.2 扩展卡尔曼滤波第39-46页
        3.2.1 扩展卡尔曼滤波原理第40-42页
        3.2.2 数据归一化处理第42页
        3.2.3 全飞行包线应用第42-46页
    3.3 性能蜕化估计与修正第46-52页
        3.3.1 改进非支配排序多目标遗传算法第46-48页
        3.3.2 数字仿真第48-52页
    3.4 小结第52-53页
第四章 控制系统故障诊断研究第53-63页
    4.1 引言第53页
    4.2 多层核极限学习机第53-56页
        4.2.1 极限学习机第53-54页
        4.2.2 核极限学习机第51-55页
        4.2.3 多层核极限学习机第55-56页
    4.3 简约深度核极限学习机第56-58页
        4.3.1 简约核极限学习机第56页
        4.3.2 简约深度核极限学习机第56-58页
    4.4 算法在通用数据集上的比较验证第58-60页
    4.5 基于RDK-ELM算法的涡扇发动机控制系统故障诊断第60-62页
        4.5.1 故障模式和故障数据样本第60-61页
        4.5.2 算法的故障诊断实验验证比较第61-62页
        4.5.3 算法参数分析第62页
    4.6 小结第62-63页
第五章 容错控制系统设计及仿真第63-71页
    5.1 引言第63页
    5.2 控制系统容错控制设计及仿真第63-70页
        5.2.1 传感器故障容错控制第63-67页
        5.2.2 执行机构故障容错控制第67-69页
        5.2.3 容错控制系统设计第69-70页
    5.4 小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 论文总结第71-72页
    6.2 工作展望第72-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第78页

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