一、故障诊断与容错控制在电厂热工系统中的应用研究（论文文献综述）
陈宣含[1]（2020）在《风力发电系统故障诊断及容错控制策略研究》文中提出风能是全球最成熟、具有大规模开发应用条件和商业化发展前景的可再生能源之一,大力发展风能发电技术有助于推进能源结构改革。但风力发电机组结构复杂,通常运行在恶劣环境中,故障频发甚至停机,带来巨大的经济损失。在实际风力发电机组系统中,引入故障诊断技术和容错控制可以在保证功率转换效率的同时,减少设备事故率,降低维修费用,成为保障现代风电机组可靠运行不可或缺的解决方案,具有较好的理论研究和工程应用价值。论文深入分析了风力发电机组的故障诊断和容错控制国内外研究现状,详细介绍了风力发电机组系统基准模型,包括风速模型、桨距系统、气动系统、传动系统等独立并且相互关联的子系统,为后续研究奠定理论基础。考虑风力发电机组易受外界不确定因素、噪声和未知输入影响,针对风力发电机组传动系统多传感器故障问题,确定传动系统发生单一或多传感器故障的故障模型。基于未知输入观测器理论分别设计单传感器故障的观测器组和多传感器故障的观测器组,削弱外界未知因素对故障残差的影响。通过对比未知输入观测器组生成的残差结果,实现对风力发电机组传动系统单一或多传感器故障的诊断。考虑实际风力发电机组传动系统中未知输入难以完全解耦的问题,利用未知输入观测器的等式条件将未知输入分解为可解耦部分与不可解耦部分,并消除可解耦部分对估计误差的影响。通过H-/H∞性能指标增强残差对故障信号的敏感性和对不可解耦干扰的鲁棒性,设计H-/H∞未知输入观测器。根据随机理论设定合适的残差阈值,完成对风力发电机组传动系统传感器加性故障和乘性故障的有效诊断,为容错控制提供故障诊断手段。针对无故障情况下风力发电机组的不同工作点（即不同风速下）,利用模型预测控制原理分别设计对应的容错控制器。引入切换控制思想,解决多个控制器之间切换时产生的瞬态响应问题。在未知输入观测器故障诊断的基础上,模型预测容错控制器通过补偿传感器输出使其与无故障输出保持一致,减小故障对系统的影响,及时有效地对传动系统传感器故障进行容错控制。基于Matlab的Simulink仿真平台,对提出的故障诊断和容错控制策略进行仿真分析。仿真结果表明,所提出的控制策略在系统发生故障时能及时进行故障诊断和容错控制,系统输出功率能与无故障系统保持一致,具有一定的实际应用意义。
李文凯[2]（2018）在《高速列车牵引系统执行机构故障诊断与补偿方法研究》文中研究指明高速列车作为客运和货运的重要交通方式之一,受到了广泛的青睐。随着高铁技术的快速发展及运行速度的不断提升,对其安全性与可靠性的要求也越来越高。牵引系统产生列车运行过程中所需的牵引/制动力,由整流器、逆变器、PWMs（脉冲宽度调制）、牵引电机和机械传动等构成。其中,PWMs、牵引电机和机械传动被视为执行机构。执行机构故障往往在故障类型、故障幅值和故障时间方面具有不确定性。发生故障的执行机构可能会严重恶化列车的性能,导致列车的延误或其他车次的取消。因此,针对高速列车牵引系统展开有效的故障补偿技术研究至关重要。本文以高速列车牵引系统执行机构为研究对象,考虑到高速列车运行过程中的多工况和时变的摩擦特性造成系统参数的时变性,提出了一种分段常值函数模型来描述列车的纵向运动,且分段函数中的参数和故障类型均未知,并建立了执行机构的参数化和非参数化故障模型。考虑高速列车牵引系统具有多个执行机构,其故障发生时间及位置未知,针对不同位置的故障,设计了基于自适应技术的故障诊断观测器,观测器相关参数由自适应律更新,通过观测器与列车系统匹配实现故障诊断,基于李雅普诺夫稳定性定理,证明了匹配观测器的收敛性和不匹配观测器无法收敛。为诊断出故障位置和解决参数未知问题,提出由一组自适应观测器构成的故障诊断方案来匹配系统模型。基于高速列车模型的仿真结果验证了所提出的自适应故障诊断方案的有效性。接着,研究了高速列车含干扰和执行机构故障的自适应故障补偿跟踪问题。针对干扰界已知的健康系统,设计自适应控制器。对执行机构参数化和非参数化故障,当干扰界已知时,提出了自适应故障补偿方法和自适应律,实现高速列车故障系统的位置跟踪。同时还讨论了干扰界未知情况下,执行机构参数化故障的自适应故障补偿方法。通过李雅普诺夫直接法证明了相应闭环系统的稳定性和渐进跟踪性能,并用高速列车模型进行了仿真验证。此外,基于滑模控制的方法研究了高速列车具有输入不确定和执行机构故障的故障补偿跟踪问题。针对干扰界已知的健康系统,设计滑模面与控制律,保证系统的跟踪性能。针对故障参数有界且界限已知的情况,设计自适应滑模故障补偿方法,通过李雅普诺夫稳定性证明了跟踪误差的收敛性。仿真结果证明了所提方法的有效性。文章的最后对以上研究进行总结和展望,概括了创新点和亟待完善的工作,以便开展进一步研究。
袁俊[3]（2018）在《智能控制在电厂热工自动化中的应用分析》文中提出随着科学技术的飞速发展,自动化、智能化控制技术的发展也极为迅速,并被广泛应用到各行业的发展中,对推动社会经济水平的提升有着巨大的作用。电厂作为经济市场发展的重要组成部分,更为人们日常生活提供稳定的电力能源,将先进的智能控制技术应用到电厂热工自动化系统中,对提升电厂热工自动化系统的控制水平有着巨大的作用。同时,在受到智能控制技术的影响下,电厂热工自动化系统的运行水平也飞速的提升,对提升电厂生产运营的经济性、效益性有着巨大的作用。
牛飞,刘长良[4]（2012）在《浅析容错控制应用的新进展》文中指出容错控制是提高自动控制系统安全性与可靠性的有效方法。本文对容错控制的基本原理和最新的研究成果进行了综述,介绍了经典容错控制以及其他一些容错控制方法的应用,重点评述了主动容错控制、被动容错控制、网络控制系统的容错控制、基于Delta算子的鲁棒容错控制、人工智能容错控制和非线性系统的容错控制,最后介绍了容错控制的一些应用研究成果并展望了未来的发展。
杨静,王玉海,郭凡[5]（2012）在《故障诊断在电厂热工系统中的应用研究》文中认为针对电厂热工设备易发生故障的现实情况,本论文从故障诊断技术的角度详细论述了热工设备故障诊断技术的应用,首先简要分析了热工设备故障诊断的现状,在此基础上分析了热工设备故障诊断的一般步骤,并结合实际案例分析了故障诊断技术在热工设备故障诊断中的具体应用,最后给出了具体的几点建议。
程宏波,吴文辉,王勋[6]（2011）在《容错控制在电力系统中的应用研究》文中研究说明在介绍容错控制基本思想的基础上,从容错控制的角度对提高电力系统可靠性的措施进行了分析,总结了电力系统中已有的用以提高可靠性的方法与容错控制之间的关系,综述了电力系统中容错控制方法的应用,分析了其面临的问题和将来的发展趋势,对容错控制在电力系统中的应用进行了展望。
许德智[7]（2010）在《基于逆系统方法的主动容错控制研究》文中指出本文以非线性系统为研究对象,基于逆系统方法研究了SISO系统、MIMO系统的主动容错控制问题,主要进行了以下几方面的研究工作：1)针对具有一定故障先验知识的非线性系统,为解决多模型主动容错控制在应对系统发生未知故障时控制律计算的快速性问题,提出了一种基于RBF逆系统方法的多模型内模主动容错控制方案。采用RBF对系统正常及各种先验故障情形的逆系统建模,并由此建立动态系统逆模型库,基于逆系统方法将逆模型与系统串联形成一伪线性系统,并对其设计了具有良好鲁棒性能的内模控制器。系统实际运行时,监控决策机制依据系统性能容忍度指标和模型失配度指标的时实计算分析,诊断系统所处运行模式,调用与之匹配的RBF逆模型,使系统始终通过模型切换与其逆模型的串联保持为不变的伪线性系统,从而在无需改变内模控制器的情况下,实现了对系统故障的主动容错。2)针对实际系统故障先验知识不易获取等问题,提出了一种基于RBF逆系统方法的故障诊断和调节的设计方法。通过设计基于非线性被控对象RBF逆模型的故障估计器来估计执行器故障,同时将RBF逆模型与被控对象串联成伪线性的复合系统,并引入内模控制。采用故障估计值作用于被控对象的逆系统,以产生相应的补偿,最终使被控对象和补偿后的逆系统串联仍能保持为不变的伪线性系统,从而在无需改变系统正常控制器参数的情形下,以逆系统补偿的方法达到容错控制的目的。3)针对实际系统存在不确定性及各种时变故障,将小样本建模方法LS-SVM引入用于系统的逆建模,借助数据驱动控制思想和无模型自适应控制方法,设计一个补偿控制器,用于系统参数摄动或发生故障时的逆模型的实时补偿,使系统在无需改变主控制参数情形下,以自适应逆补偿的方法,使得系统输出可以准确跟踪参考输出。4)针对状态空间形式的多变量非线性可逆系统,首先将逆系统方法引入,提出一种基于逆系统方法的多变量非线性系统故障诊断方法,通过设计非线性鲁棒滑模观测器实现状态估计,并结合逆系统方法,实现多变量非线性系统的执行器故障诊断。在此基础上又设计基于逆系统方法设计控制器,最终通过故障估计值对逆系统调节,实现了MIMO系统的主动容错控制。
赵培君[8]（2010）在《奇异系统的故障诊断和最优容错控制》文中提出本文针对奇异系统开展了故障诊断和容错控制研究。由于奇异系统不仅具有微分方程所描述的动态约束,并且具有代数方程所描述的静态约束,所以奇异系统对物理系统的描述更具有一般性。因此对奇异系统的故障诊断和容错控制方法研究有着重要意义。本文首先对故障诊断和容错控制的研究现状进行了概述,然后利用自适应观测器故障诊断方法和最优容错控制方法对线性奇异时不变系统进行了故障诊断和容错控制研究,该方法实现了线性时不变奇异系统的故障诊断和容错控制。并对线性奇异时变系统进行了有益的尝试,本文提出了一种满足二次型性能指标的最优容错控制方法,该方法只需通过求解黎卡提方程即可获得系统的最优容错控制律,且通过仿真证明了该方法的有效性。最后介绍了基于一类非线性奇异系统的增广观测器进行故障诊断和容错控制的方法。此处非线性是满足Lipschitz条件或者Lipschitz常数有上界的。该方法对一类更广泛的故障设计了增广的故障观测器,扩大了可检测的故障范围。最后对非线性奇异系统进行了容错控制律设计,仿真结果表明了该方法的有效性。本文主要的研究内容具体有以下几个方面：1.首先对国内外故障诊断与容错控制的研究现状进行了综述,并对奇异系统的故障诊断与容错控制的方法也进行了归纳。2.针对线性时不变系统,采用基于自适应观测器的故障诊断方法。并根据故障的估计信息进行最优容错控制律的设计。3.针对线性时变奇异系统,仍采用最优容错控制方法进行容错控制,提出了一种满足二次型性能指标,通过求解黎卡提方程来求得系统最优容错控制律的方法。4.针对一类非线性奇异时不变系统进行了故障诊断和容错控制研究。首先提出一类增广矩阵故障观测器,然后通过故障和系统状态信息和线性不等式技术求得系统容错控制律。5.最后对本文的主要工作进行了总结,并对今后的研究方向进行了展望。
李江,李国庆[9]（2010）在《容错控制在电力系统中的应用研究综述》文中提出对容错控制在电力系统中的应用研究进行了综述,简要回顾了容错控制的发展历程,阐述了电力系统中容错控制研究的意义和价值,分析了电力系统中应用容错控制的特点,较全面地介绍了其在励磁系统、调速系统、高压直流输电系统、监控系统、FACTS装置和继电保护装置中的应用研究现状。根据电力系统的特点和要求,指出了容错控制研究目前存在的问题和未来发展方向。
李娟[10]（2008）在《时滞系统基于观测器的故障诊断和容错方法研究》文中提出针对现实中常见的时滞系统以及系统中最常见的一类传感器和执行器故障,本文研究不同时滞系统的故障诊断和容错控制问题。首先综述了故障诊断和容错控制的国内外研究现状,介绍了时滞系统的故障诊断制成果。然后利用最优控制理论、对偶原理、线性矩阵不等式及状态观测等技术,提出了在系统中含有不同时滞情况下的故障诊断和容错控制方法。本文的研究内容概括如下。1.将实际系统中最常见的一类故障进行了总结和抽象,并用“外系统”的概念和状态空间表达式对这类动态特性已知,而初始时刻和初始状态未知的故障进行建模。从而有针对性地对该类故障进行故障诊断和容错控制方法的探讨。2.针对本文所研究的故障和本文所采用的基于观测器的故障诊断方法,研究了故障在两种不同描述情况下的可诊断性条件。根据故障和系统的特征值的不同情况,分别给出了故障的可诊断性判据。为后续的研究打下了基础。3.从线性系统入手研究故障诊断和容错控制问题,提出了一种通过满足误差方程的可观性而构造降维状态观测器的新方法,并将其用于故障诊断从而提出了一种新的能直接诊断出故障的基于降维观测器的故障诊断器。利用前馈-反馈的思想和故障诊断的结果,设计了故障的动态的自修复容错控制律和测量输出补偿律。4.针对含测量时滞的系统的故障诊断和容错控制的困难,提出了一种测量时滞的无时滞转换方法,将时滞系统转化为形式上不含时滞的系统,从而解决了测量时滞系统的故障诊断问题。并利用对偶原理将故障诊断问题转化为状态反馈问题研究,提出了一种最优故障诊断器,该故障诊断器在诊断出系统中发生的故障的同时,能够满足一定的二次型性能指标。利用故障诊断的结果,提出了能根据故障发生的不同情况而进行切换的动态的自修复容错开关控制律和动态的输出测量补偿律。5.针对系统中同时含有测量时滞和控制时滞的情况下的故障诊断和容错控制的困难性,通过引入控制时滞的无时滞转换,并推广应用本文的测量时滞的无时滞转换的结果,设计了该情况下的故障诊断器。提出了一种满足二次型性能指标的动态的最优容错控制的方法,并解决了最优容错控制的物理不可实现问题。6.针对同时含有测量时滞和控制时滞的离散系统的典型代表—网络控制系统,研究了其故障诊断和容错控制的方法。提出了离散系统的测量时滞的无时滞转换方法。通过引入离散系统的控制时滞的无时滞转换,提出了一种新的离散系统的降维观测器的构造方法,从而提出了能直接诊断故障的基于降维观测器的离散系统的故障诊断方法。设计了网络控制系统的动态自修复容错开关控制律和输出测量补偿律。7.针对系统中含有状态时滞的情况,利用对偶原理并结合Lyapunov泛函、LMI等技术,研究了故障诊断器的渐近稳定条件和保性能条件。8.总结本文的主要工作,展望今后的研究方向。
二、故障诊断与容错控制在电厂热工系统中的应用研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、故障诊断与容错控制在电厂热工系统中的应用研究（论文提纲范文）
（1）风力发电系统故障诊断及容错控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 风力发电机组系统故障诊断研究现状 |
| 1.3 风力发电机组系统容错控制研究现状 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 第二章 风力发电机组系统工作原理和数学模型 |
| 2.1 风力发电机组系统结构与工作原理 |
| 2.1.1 风力发电机组系统结构 |
| 2.1.2 风力发电机组系统的调节方式 |
| 2.1.3 风力发电机组系统控制原理 |
| 2.2 风力发电机组模型 |
| 2.2.1 风速模型 |
| 2.2.2 气动系统模型 |
| 2.2.3 桨距系统模型 |
| 2.2.4 传动系统模型 |
| 2.2.5 发电机和变流器系统模型 |
| 2.2.6 控制器模型 |
| 2.3 风力发电机组故障模型 |
| 2.4 风力发电机组基准模型仿真 |
| 2.4.1 风力发电机组基准模型仿真参数 |
| 2.4.2 风力机基准模型无故障仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于未知输入观测器组的风电传动系统传感器故障诊断 |
| 3.1 风力发电机组传动系统传感器问题描述 |
| 3.2 未知输入观测器设计 |
| 3.2.1 未知输入观测器原理与设计 |
| 3.2.2 传动系统单传感器故障未知输入观测器设计 |
| 3.2.3 传动系统多传感器故障未知输入观测器设计 |
| 3.3 基于未知输入观测器组传动系统多传感器故障诊断 |
| 3.3.1 鲁棒故障隔离 |
| 3.3.2 基于未知输入观测器组多传感器故障诊断 |
| 3.4 仿真研究与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于H_-/H_∞未知输入观测器的风电传动系统传感器故障诊断 |
| 4.1 风力发电机组未知输入不完全解耦问题描述 |
| 4.2 H_-/H_∞性能指标原理 |
| 4.3 基于H_-/H_∞未知输入观测器故障诊断 |
| 4.3.1 H_-/H_∞未知输入观测器设计 |
| 4.3.2 故障检测 |
| 4.4 仿真研究与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于模型预测控制的风电传动系统容错控制 |
| 5.1 模型预测控制基本原理 |
| 5.2 基于模型预测控制的传动系统容错策略 |
| 5.3 模型预测容错控制器的设计 |
| 5.3.1 输入输出信号的选取 |
| 5.3.2 确定目标函数 |
| 5.3.3 控制器参数的选取 |
| 5.3.4 控制器的平滑切换 |
| 5.4 仿真研究与分析 |
| 5.4.1 模型预测容错控制器的仿真设计 |
| 5.4.2 仿真结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 主要结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 :作者在攻读硕士学位期间科研成果 |
（2）高速列车牵引系统执行机构故障诊断与补偿方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 高速列车牵引系统概述 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 故障诊断方法研究现状 |
| 1.3.2 容错控制方法研究现状 |
| 1.3.3 高速列车牵引系统研究现状 |
| 1.4 主要研究工作与内容安排 |
| 第二章 高速列车纵向运动模型 |
| 2.1 列车纵向运动方程 |
| 2.2 列车纵向运动阻力模型 |
| 2.2.1 常见阻力 |
| 2.2.2 斜坡阻力 |
| 2.2.3 弯道阻力 |
| 2.3 干扰分析 |
| 2.4 分段函数动态模型 |
| 2.5 执行机构故障模型 |
| 2.5.1 参数化故障模型 |
| 2.5.2 非参数化故障模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于自适应观测器的牵引系统故障诊断 |
| 3.1 故障系统模型 |
| 3.2 自适应观测器设计 |
| 3.3 观测误差分析 |
| 3.4 自适应律设计 |
| 3.5 观测器性能分析 |
| 3.5.1 匹配观测器性能分析 |
| 3.5.2 不匹配观测器性能分析 |
| 3.6 故障诊断方案 |
| 3.7 仿真验证及结果分析 |
| 3.7.1 仿真条件 |
| 3.7.2 仿真结果与分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 牵引系统执行机构故障自适应故障补偿 |
| 4.1 健康系统控制器设计 |
| 4.1.1 控制器结构设计 |
| 4.1.2 稳定性分析 |
| 4.2 参数化故障的自适应故障补偿设计 |
| 4.2.1 自适应故障补偿控制器结构 |
| 4.2.2 稳定性分析 |
| 4.3 非参数化故障的自适应故障补偿设计 |
| 4.3.1 自适应故障补偿控制器结构 |
| 4.3.2 稳定性分析 |
| 4.4 干扰界未知的自适应故障补偿设计 |
| 4.4.1 自适应故障补偿控制器结构 |
| 4.4.2 稳定性分析 |
| 4.5 仿真验证及结果分析 |
| 4.5.1 仿真条件 |
| 4.5.2 仿真对象 |
| 4.5.3 仿真结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于滑模控制的高速列车牵引系统执行机构障补偿 |
| 5.1 系统模型描述 |
| 5.2 健康系统滑模控制器设计 |
| 5.3 参数界已知的故障补偿控制器设计 |
| 5.4 仿真验证及结果分析 |
| 5.4.1 仿真条件 |
| 5.4.2 仿真对象 |
| 5.4.3 仿真结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（3）智能控制在电厂热工自动化中的应用分析（论文提纲范文）
| 前言 |
| 1 智能控制技术方法以及在电厂热工中的应用方向分析 |
| 2 智能控制在电厂热工自动化中应用的作用分析 |
| 3 智能控制在电厂热工自动化中的应用分析 |
| 3.1 在锅炉燃烧中的应用 |
| 3.2 在制粉系统中的应用 |
| 3.3 在温度控制中的应用 |
| 3.4 在给水控制中的应用 |
| 3.5 在机组负荷控制中的应用 |
| 4 结束语 |
（4）浅析容错控制应用的新进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 经典容错控制方法 |
| 1.1 被动容错控制 |
| 1.2 主动容错控制 |
| 2 网络控制系统的容错控制 |
| 3 基于Delta算子的鲁棒容错控制 |
| 4 人工智能容错控制 |
| 5 非线性系统的容错控制 |
| 6 容错控制的应用 |
| 7 结束语 |
（5）故障诊断在电厂热工系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 1 热工设备故障诊断现状分析 |
| 2 故障诊断技术在热工设备中的应用探讨 |
| 2.1 故障诊断技术在热工设备中的应用 |
| 2.2 电厂热工设备故障诊断技术发展的几点建议 |
| 3 结语 |
（7）基于逆系统方法的主动容错控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 插图索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景与现状 |
| 1.2.1 故障诊断与容错控制 |
| 1.2.2 逆系统方法 |
| 1.2.3 多模型控制 |
| 1.2.4 内模控制 |
| 1.3 论文的主要工作和安排 |
| 第2章 基于RBF逆系统方法的多模型内模主动容错控制 |
| 2.1 基于RBF网络逆系统的内模控制 |
| 2.1.1 基于RBF网络的逆系统建模 |
| 2.1.2 基于逆系统方法的内模控制 |
| 2.2 多模型内模主动容错控制 |
| 2.2.1 控制方案 |
| 2.2.2 监控机制的工作原理 |
| 2.3 仿真试验 |
| 2.3.1 系统不同运行模式下逆模型的建立 |
| 2.3.2 内模控制器的设计 |
| 2.3.3 容错效果验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于RBF逆系统方法的非线性系统故障诊断和调节 |
| 3.1 基于逆系统方法的非线性系统故障诊断和调节 |
| 3.1.1 基于逆系统方法故障诊断的一般原理 |
| 3.1.2 基于逆系统方法的故障调节方案 |
| 3.1.3 MIMO系统RBF网络逆建模 |
| 3.2 基于RBF逆系统的故障诊断和调节 |
| 3.3 仿真研究 |
| 3.3.1 逆系统模型的建立 |
| 3.3.2 内模控制器的设计 |
| 3.3.3 容错效果验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于动态补偿逆的不确定非线性系统LS-SVM内模容错控制 |
| 4.1 支持向量机(SVM)简介 |
| 4.1.1 支持向量机原理 |
| 4.1.2 支持向量机特点 |
| 4.1.3 最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归原理 |
| 4.2 基于动态补偿逆的LS-SVM不确定非线性系统内模容错控制 |
| 4.2.1 LS-SVM非线性内模控制 |
| 4.2.2 无模型自适应控制方法 |
| 4.2.3 基于动态补偿逆的LS-SVM非线性内模控制 |
| 4.3 仿真研究 |
| 4.3.1 算例仿真 |
| 4.3.2 实例仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于状态空间逆系统方法的非线性系统故障诊断与故障调节 |
| 5.1 非线性系统和执行器故障描述 |
| 5.1.1 多变量非线性系统 |
| 5.1.2 执行器故障描述 |
| 5.2 基于逆系统方法的故障诊断与调节 |
| 5.2.1 基于逆系统方法的非线性系统故障诊断 |
| 5.2.2 非线性鲁棒滑模观测器的设计 |
| 5.2.3 多变量非线性系统故障诊断原理 |
| 5.3 基于逆系统方法的多变量非线性系统故障调节 |
| 5.4 仿真算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
| 附录B 论文中用到的部分程序 |
（8）奇异系统的故障诊断和最优容错控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 引言 |
| 1.1 课题的实际研究背景 |
| 1.2 故障检测与诊断技术研究综述 |
| 1.2.1 故障检测与诊断技术发展概述 |
| 1.2.2 基于数学模型的方法 |
| 1.2.3 不依赖数学模型的方法 |
| 1.3 容错控制发展概述 |
| 1.4 奇异系统的故障诊断与容错控制研究现状 |
| 1.5 本文的主要内容介绍 |
| 2 数学基础与预备知识 |
| 2.1 正定矩阵 |
| 2.2 向量的范数 |
| 2.3 矩阵的范数 |
| 2.4 矩阵的奇异值分解 |
| 2.5 线性矩阵不等式基础知识 |
| 2.6 奇异系统的基础知识 |
| 2.6.1 奇异系统的基本理论 |
| 2.6.2 奇异系统的等价变换 |
| 2.6.3 奇异系统的稳定性 |
| 2.7 小结 |
| 3 线性奇异系统的故障诊断与最优容错控制 |
| 3.1 基于状态观测器的线性奇异系统的故障诊断与容错控制问题描述 |
| 3.2 故障诊断和容错控制的设计 |
| 3.2.1 基于自适应观测器的线性时不变奇异系统的故障诊断方法 |
| 3.2.2 容错控制律的设计 |
| 3.3 仿真实例 |
| 3.4 线性时变奇异系统的最优容错控制 |
| 3.4.1 系统描述 |
| 3.4.2 最优容错控制律的设计 |
| 3.4.3 仿真实例 |
| 3.5 小结 |
| 4 非线性奇异系统的故障诊断与容错控制 |
| 4.1 基于微积分观测器的非线性奇异系统的故障诊断 |
| 4.2 非线性奇异系统的容错控制 |
| 4.3 仿真实例 |
| 4.4 小结 |
| 5 全文总结与展望 |
| 5.1 主要工作总结 |
| 5.2 主要创新工作 |
| 5.3 奇异系统故障诊断与容错控制研究方向展望 |
| 参考文献 |
| 符号索引 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）容错控制在电力系统中的应用研究综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 电力系统中容错控制的特点 |
| 2 电力系统中容错控制的研究现状 |
| 3 电力系统的容错控制研究存在的问题和发展方向 |
| 3.1 目前存在的问题 |
| 3.2 未来的发展方向 |
| 4 结束语 |
（10）时滞系统基于观测器的故障诊断和容错方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 本课题的实际研究背景 |
| 1.3 故障检测与诊断技术研究综述 |
| 1.3.1 故障检测与诊断技术发展概述 |
| 1.3.2 故障检测与诊断研究现状 |
| 1.3.3 本论文采用基于观测器的故障诊断方法的立题依据 |
| 1.4 容错控制研究综述 |
| 1.4.1 容错控制技术发展概述 |
| 1.4.2 容错控制技术研究现状 |
| 1.5 时滞系统的故障诊断研究现状和本文的立题依据 |
| 1.6 本文的主要研究内容 |
| 2 故障的建模和可诊断性分析 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.2 故障的可诊断性判据 |
| 2.2.1 故障可诊断的充分条件（1） |
| 2.2.2 故障可诊断的充分条件（2） |
| 2.3 本章小结 |
| 3 线性系统的故障诊断和容错控制 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 故障诊断和容错控制的设计 |
| 3.2.1 故障诊断器的设计 |
| 3.2.2 自修复容错控制律的设计 |
| 3.3 实例与仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 含测量时滞系统的最优故障诊断和动态容错开关控制 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 故障诊断器和容错控制的设计 |
| 4.2.1 最优故障诊断器的设计 |
| 4.2.2 动态容错开关控制律的设计 |
| 4.3 实例与仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 含控制和测量时滞系统的故障诊断和最优容错控制 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 故障诊断和容错控制的设计 |
| 5.3 实例和仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 含双时滞网络控制系统的故障诊断和动态容错开关控制 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 故障诊断和容错控制的设计 |
| 6.2.1 模型的无时滞转换 |
| 6.2.2 故障诊断器的设计 |
| 6.2.3 动态容错开关控制律的设计 |
| 6.3 实例与仿真 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 含状态时滞系统的保性能故障诊断 |
| 7.1 问题描述 |
| 7.2 故障诊断器的设计 |
| 7.2.1 问题的转换 |
| 7.2.2 保性能故障诊断器的设计 |
| 7.3 实例与仿真 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 主要研究工作总结 |
| 8.2 主要创新之处 |
| 8.3 进一步的研究方向 |
| 参考文献 |
| 符号索引 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 |
| 攻读博士学位期间参加科研情况 |
四、故障诊断与容错控制在电厂热工系统中的应用研究（论文参考文献）
- [1]风力发电系统故障诊断及容错控制策略研究[D]. 陈宣含. 江南大学, 2020(01)
- [2]高速列车牵引系统执行机构故障诊断与补偿方法研究[D]. 李文凯. 南京航空航天大学, 2018(02)
- [3]智能控制在电厂热工自动化中的应用分析[J]. 袁俊. 科技创新与应用, 2018(01)
- [4]浅析容错控制应用的新进展[J]. 牛飞,刘长良. 仪器仪表用户, 2012(06)
- [5]故障诊断在电厂热工系统中的应用研究[J]. 杨静,王玉海,郭凡. 科技资讯, 2012(15)
- [6]容错控制在电力系统中的应用研究[J]. 程宏波,吴文辉,王勋. 华东交通大学学报, 2011(05)
- [7]基于逆系统方法的主动容错控制研究[D]. 许德智. 兰州理工大学, 2010(04)
- [8]奇异系统的故障诊断和最优容错控制[D]. 赵培君. 郑州大学, 2010(06)
- [9]容错控制在电力系统中的应用研究综述[J]. 李江,李国庆. 电力系统保护与控制, 2010(03)
- [10]时滞系统基于观测器的故障诊断和容错方法研究[D]. 李娟. 中国海洋大学, 2008(02)