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基于神经网络的非线性系统传感器故障诊断研究

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基于神经网络的非线性系统传感器故障诊断研究
论文目录
 
第1章 故障诊断技术概述第1-19 页
  · 引言第7-8 页
  · 控制系统故障检测和诊断技术的主要内容第8-9 页
    · 故障的划分第8 页
    · 故障检测的含义第8-9 页
    · 故障诊断地含义与任务第9 页
  · 控制系统故障检测与诊断技术的主要方法第9-16 页
    · 基于解析模型的故障诊断方法第11-12 页
    · 基于信号处理的方法第12-13 页
    · 基于知识的方法第13-16 页
  · 故障诊断技术的发展、现状及前景第16-19 页
    · 故障诊断技术发展第16 页
    · 故障诊断技术现状第16-17 页
    · 故障诊断技术的前景第17-19 页
第2章 神经网络技术与故障诊断技术第19-31 页
  · 神经网络与故障诊断第19-20 页
  · 神经网络基础第20-24 页
    · 神经元基础第20-22 页
    · 神经网络的拓扑结构第22-24 页
    · 神经网络的学习规则第24 页
  · 反向传播(BP)网络第24-29 页
    · 反向传播网络模型和结构第24-25 页
    · BP算法第25-28 页
    · BP网络的限制与不足第28 页
    · 网络训练优化算法第28-29 页
  · 基于神经网络的故障诊断方法第29-31 页
第3章 故障诊断的神经网络观测器法第31-40 页
  · 基于数学模型的故障诊断第31-36 页
    · 基于数学模型的观测器法第31-33 页
    · 基于数学模型的观测器故障检测与诊断第33-36 页
  · 基于神经网络的观测器法故障检测第36-40 页
    · 基于神经网络的观测器法第36-38 页
    · 基于神经网络的观测器法故障检测第38-40 页
第4章 基于神经网络的传感器故障诊断第40-46 页
  · 传感器故障诊断技术第40-42 页
    · 传感器故障诊断的发展第40 页
    · 传感器故障诊断技术第40-42 页
  · 基于神经网络的传感器故障诊断技术第42-43 页
  · 基于神经网络观测器法传感器故障诊断第43-44 页
  · 结论第44-46 页
第5章 系统基本性能仿真研究第46-60 页
  · 液压系统模型第46-48 页
  · 系统的基本性能分析第48-60 页
    · 方波输入信号下的系统性能第49 页
    · 正弦波输入信号下的系统性能第49-50 页
    · 锯齿波输入信号下的系统性能第50 页
    · 系统性能分析结果第50-60 页
第6章 基于神经网络观测器的故障诊断仿真研究第60-94 页
  · 液压系统的故障分析第60-61 页
  · 液压系统的故障检测第61-67 页
    · 神经网络的训练第61-63 页
    · 故障检测第63-66 页
    · 滤波器第66-67 页
  · 传感器故障诊断第67-92 页
    · 阶跃型故障的故障诊断第68-84 页
    · 缓移型故障诊断第84-92 页
    · 小结第92 页
  · 基于神经网络与基于解析模型两种方法的比较第92-94 页
第7章 本文研究工作总结第94-96 页
致谢第96-97 页
参考文献第97-98 页

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