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全新航空发动机控制系统故障诊断缑林峰 等9787030711892
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丛书序前言部航空发动机控制与故障诊断技术章航空发动机控制系统故障诊断发展与需求1.1引言0031.2航空发动机控制系统的发展0031.2.1国外航空发动机控制系统的发展0031.2.2国内航空发动机控制系统的发展0081.3航空发动机控制系统故障诊断技术综述0091.3.1故障诊断技术的研究状况0091.3.2航空发动机控制系统故障诊断技术的研究状况0121.4航空发动机控制系统故障诊断面临的要求和挑战0161.5本书概要017参考文献019第2章航空发动机控制系统2.1引言02.2航空发动机控制系统概述0.航空发动机控制系统的控制原则027..1航空发动机控制系统状态控制规律027..2航空发动机过渡控制规律030..发动机控制系统的控制过程分析0312.4航空发动机控制系统的基本类型0342.4.1机械液压控制系统0342.4.2全权限数字式控制系统0362.5全权限数字式控制系统的原理与结构0382.5.1全权限数字式控制系统的组成0382.5.2全权限数字式控制系统的功能要求0402.5.3全权限数字式控制系统的总体结构0402.5.4全权限数字式控制系统的工作原理0432.6航空发动机控制系统故障诊断的目的与要求044参考文献045第二部分故障特分析与机理建模第3章航空发动机控制系统故障诊断基本概念与故障模型3.1引言0493.2航空发动机控制系统故障的定义与分类0493.3故障诊断的基本概念和过程0583.3.1故障诊断的定义0583.3.2故障诊断的任务与过程0583.3.3故障诊断的方法分类0593.3.4故障诊断技术的能指标0633.4机内自检测设计0653.4.1上电机内自检测0673.4.2飞行前机内自检测0683.4.3飞行中机内自检测0723.4.4维护机内自检测0753.5控制系统的故障模型分析0753.5.1控制系统的故障模型0753.5.2故障可检测分析0783.5.3故障可隔离分析0813.5.4算例分析083参考文献090第4章航空发动机组态化建模4.1引言0924.2航空发动机组态化稳态模型0924.2.1组态化建模原理0934.2.2核心机通用模块0954..进、排气系统模块1034.2.4稳态原理1114.2.5算例1154.3航空发动机组态化动态模型1184.3.1发动机动力学分析1184.3.2动态共同工作方程1194.3.3动态模型搭建1204.3.4动态求解器1214.3.5动态计算流程1214.3.6算例分析1224.4发动机模型线化方法研究14.4.1模型线化原理14.4.2发动机解析线化方法1244.4.3线化算法1274.4.4线模型的归一化处理1314.4.5算例分析133参考文献140第5章航空发动机全寿命大包线数学模型5.1引言1415.2航空发动机自适应模型建立1425.2.1发动机能健康退化参数1425.2.2基于IHKF的发动机机载自适应模型1425..机载自适应模型的求解1455.2.4算例分析1475.3航空发动机LPV模型建立1505.3.1雅可比线化方法1515.3.2多项式依赖模型1535.3.3仿参数依赖模型1545.3.4多胞形1555.3.5发动机多胞LPV建模及算例分析1565.4模型不确定分析1605.4.1模型不确定的成因1605.4.2模型不确定的数学描述1615.4.3模型不确定转化为未知输入1635.4.4干扰分布矩阵的确定1655.4.5模型不确定对故障诊断的影响分析与解决办法167参考文献172第三部分基于模型的控制系统故障诊断第6章基于卡尔曼滤波器的航空发动机控制系统故障诊断6.1引言1756.2基于模型的故障诊断概述1766.2.1基于模型故障诊断的基本原理1766.2.2基于模型故障诊断的鲁棒问题1786..基于模型故障诊断的故障重构1796.3发动机离散模型的卡尔曼滤波器原理1806.3.1离散卡尔曼滤波器原理1806.3.2发动机离散模型的卡尔曼滤波器1826.4基于故障匹配卡尔曼滤波器的故障诊断方法1836.4.1故障匹配卡尔曼滤波器组设计1836.4.2残差平方加权和法处理故障信息1866.4.3多重故障的诊断逻辑原理1876.4.4验1876.5基于卡尔曼滤波器的机载自适应模型的故障诊断1906.5.1发动机部件能退化对故障诊断的影响1906.5.2基于机载自适应模型的故障诊断1926.5.3结构机理与公式推导1936.5.4验1956.6面向航空发动机的自适应*优阈值设计1976.6.1参数摄动“软边界”的航空发动机线概率模型1976.6.2基于满意滤波的自适应阈值设计1986.6.3基于LMI的问题求解2026.6.4算例分析202参考文献204第7章基于滑模观测器的航空发动机控制系统故障诊断7.1引言2067.2执行机构故障特估计2067.2.1数学描述2067.2.2滑模观测器和H∞设计2087..执行机构故障特估计方法2117.2.4验2127.3传感器故障特估计2147.3.1数学描述2147.3.2滑模观测器和H∞设计2167.3.3传感器故障特估计方法2177.3.4验2177.4基于滑模观测器的故障检测与隔离2207.4.1控制函数选取2207.4.2多重故障检测与隔离2217.4.3算例2257.5基于等效输出注入的故障特估计47.5.1问题描述47.5.2观测器设计57.5.3故障特估计7.5.4算例240参考文献243第四部分基于数据驱动的控制系统故障诊断第8章基于云/雾智能计算的航空发动机控制系统故障诊断方法8.1引言2478.2基于云/雾混合模式的航空发动机监控与计算平台2478.2.1云/雾混合计算模型2478.2.2多模态信息感知与信息安全通信方案2508..系统资源需求预测及调度优化方案2518.3面向航空发动机的智能故障诊断方案2538.3.1基于物理模型的故障诊断方案2538.3.2基于数据驱动的故障诊断方法2558.3.3基于混合的故障诊断方案2728.4基于混合机器学习模型的故障预测与健康管理方案2738.4.1剩余使用寿命预测的基本概念2738.4.2健康指数计算方案2748.4.3基于混合机器学习模型的剩余使用寿命预测方案2758.4.4预测结果能评估指标2788.5算例分析2798.5.1数据描述2798.5.2预测结果及对比分析279参考文献284第9章基于子空间辨识辅的航空发动机控制系统故障诊断方法9.1引言2879.2子空间辨识方法2879.2.1预备知识2889.2.2确定系统子空间辨识2959..典型子空间辨识算法2989.3基于等价空间辨识的故障诊断方法3019.3.1基于系统等价空间的残差生成器3019.3.2数据驱动的等价空间辨识方法3039.3.3基于等价空间辨识的故障诊断系统设计方法3079.4基于Markov参数辨识的故障诊断方法3129.4.1Markov参数及其质3129.4.2Markov参数的辨识方法3149.4.3基于Markov参数的故障诊断系统设计方法3169.5航空发动机控制系统故障诊断设计与3219.5.1基于等价空间辨识的航空发动机故障诊断系统3229.5.2基于Markov参数辨识的航空发动机故障诊断系统327参考文献3320章基于人工智能的航空发动机控制系统传感器故障诊断10.1引言33410.2基于人工智能的传感器故障诊断概述33410.3自联想型神经网络与诊断对象33510.3.1神经网络与故障诊断33510.3.2自联想型网络的结构和算法33610.3.3发动机故障诊断参数的选择33910.4基于自联想型神经网络的数据校验34110.4.1数据校验的必要34110.4.2诊断网络构建原理34110.4.3故障诊断自联想型神经网络的设计与训练34210.4.4故障诊断神经网络能34410.5基于自联想型神经网络的传感器故障诊断与3110.5.1AANN传感器故障诊断原理35110.5.2传感器故障诊断3210.6基于免疫融合卡尔曼滤波器的发动机控制系统传感器故障诊断35810.6.1人工免疫系统35810.6.2基于卡尔曼滤波器族的控制系统故障诊断系统36010.6.3抗体库的初始化及训练36110.6.4基于免疫融合卡尔曼滤波器的故障诊断原理36410.6.5基于人工免疫卡尔曼滤波的故障诊断37参考文献375常用符号表377
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