非线性系统故障可诊断性评价与诊断方法

本书是关于非线性系统故障可诊断性评价与诊断方法的一本专著，主要汇集了作者近年来在故障可诊断评价与设计、非线性系统故障诊断及传感器优化配置等相关领域的新理论与新方法，并探索将相关研究成果应用在电源车系统中，同时也集中介绍了近年来国内外在安全控制研究领域的新的技术原理和主要方法。本书以分块逐步递进的方法共分为三篇，分别包括：故障可诊断性评价与设计、非线性系统故障诊断方法以及故障可诊断性评价和诊断方法在电源车系统中的应用。本书可作为控制科学与工程学科研究人员的参考书籍，同时对从事自动化系统研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员也具有一定的参考价值。

蒋栋年，工学博士，副教授，现任兰州理工大学电气工程与信息工程学院副教授，从事工业过程调度与控制、控制系统安全性等方向的教学与研究工作，主持与参与国家自然科学基金5项，发表论文50余篇，其中SCI论文40余篇。

上篇 非线性系统故障可诊断性量化评价与设计 第1章 绪论 1.1 故障可诊断性评价及诊断方法研究的意义 1.2 非线性系统故障诊断研究现状 1.2.1 故障可诊断性 1.2.2 基于故障可诊断性评价的传感器优化配置 1.2.3 非线性系统故障诊断方法 1.3 存在的问题与不足 1.4 本章小结 参考文献 第2章 非线性系统故障可诊断性量化评价方法 2.1 引言 2.2 问题描述 2.3 基于KL散度的故障可诊断性量化评价 2.3.1 KL散度定义 2.3.2 故障可诊断性量化评价基本原理 2.3.3 基于SKDE的概率密度函数估计 2.3.4 基于蒙特卡洛方法的非线性函数估计 2.4 故障可诊断性评价指标约束下的数据测量噪声可行域分析 2.4.1 不同测量噪声域下的残差数据分析 2.4.2 故障可检测性指标约束下的测量噪声可行域分析 2.4.3 故障可分离性指标约束下的测量噪声可行域分析 2.5 基于可诊断性评价的非线性系统故障检测 2.5.1 基于KL散度的故障检测 2.5.2 故障漏报率和误报率分析 2.5.3 阈值的优化选取 2.6 仿真研究与结果分析 2.6.1 仿真对象描述 2.6.2 不同故障模式下残差概率密度函数估计 2.6.3 故障可诊断性量化评价结果分析 2.6.4 测量噪声对故障可诊断性量化评价的影响 2.6.5 测量噪声的可行域仿真分析 2.6.6 微小故障下的测量噪声的可行域分析 2.6.7 基于可诊断性评价结果的故障检测 2.7 本章小结 参考文献 第3章 非线性系统故障可诊断性设计方法 3.1 引言 3.2 故障可诊断性评价分析 3.2.1 评价原理分析 3.2.2 故障可诊断性定量评价原理分析 3.3 故障可检测性设计 3.3.1 故障可检测性设计原理分析 3.3.2 基于贪心算法的系统测点设计 3.3.3 以软代硬的软传感器设计 3.4 故障可分离性设计 3.4.1 故障可分离性分析及测点配置 3.4.2 基于故障自身属性的故障可分离性设计 3.5 案例仿真研究 3.5.1 水轮机调速器控制系统