2。2。3 基于知识的故障诊断方法 7

2。3  本章小结 7

第三章 神经网络理论基础 9

3。1  神经网络的基本理论 9

3。1。1 神经网络的简介 9

3。1。2 神经网络的研究发展 9

3。1。3 神经网络的主要特点 10

3。2  故障诊断中常用的神经网络 11

3。2。1 BP 神经网络 11

3。2。2 概率神经网络 13

3。3  本章小结 15

第四章 基于神经网络的柴油机故障诊断 16

4。1  神经网络与故障模式识别 16

4。2  柴油机故障诊断概述 16

4。3 基于 BP 网络的柴油机故障诊断 18

4。3。1 输入和目标向量设计 18

4。3。2 BP 网络设计 19

4。4  基于概率神经网络的柴油机故障诊断 22

4。4。1 神经网络建模 22

4。4。2 柴油机故障诊断的实现 23

4。5 BP 和 PNN 柴油机故障诊断系统的比较 24

4。6  本章小结 25

第五章 基于故障诊断的容错控制 26

5。1  容错控制的概念 26

5。2  容错控制的方法分类 26

5。3  容错控制研究的热点问题 27

5。4  基于神经网络的容错控制方法 28

5。4。1 系统描述及故障建模 28

5。4。2 容错控制器设计 29

5。5  本章小结 32

结语 33

致谢 34

参考文献 35

第一章 绪论

1。1 课题研究背景和意义

人类的进步和科技的发展，大规模、复杂化已成为现代系统逐步发展的方向。各 类系统由于各种因素出现故障，甚至导致严重事故的发生，大量财产的损失和人员的 伤亡悲剧酿造，此外，可能会带来恶劣的社会影响等一系列负面效应。因此，系统的 可靠和安全性能是否能够得到有效保障变得很重要。除了在设计、制造的初级阶段， 通过采用可靠性的设计、研究使用新材料、新工艺及加强生产过程的质量把关环节等 技术措施来提高系统的可靠性和安全性以外，如果能够对运行中的系统进行实时地检 测并判定是否有故障的发生，同时还可以对产生的故障采取有效的补偿手段是另一个 很有效的途径。

国内外大量的文献资料表明，在实际需求的牵引下，机电一体化系统、计算机系 统及各种广义上的控制系统都逐渐被故障诊断技术所渗透[1]，所以，该技术得到越来 越广泛的应用。得到长足进步的故障诊断技术主要得益于其在应用上的增多。对于故 障诊断的技术手段，主要来源于各基础学科和应用科学的发展与进步，包括数学、物 理学及信息科学、控制理论等等。系统发生故障的情况下，人们总期望可以有一套机 制来自动补偿系统故障带来的影响，维持系统的正常平稳地运行，那么容错控制技术 的诞生使人们的这种期许变成了现实。