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时间:2018-09-14
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1、青岛理工大学工学硕士学位论文国内图书分类号:TP277国际图书分类号:硕士学位论文基于自适应模糊观测器的非线性系统故障诊断硕士研究生:王玉燕导师姓名:周玉国教授申请学位级别:工学硕士学科、专业:控制科学与控制工程所在单位:自动化工程学院答辩日期:2015年6月学位授予单位:青岛理工大学青岛理工大学工学硕士学位论文ClassifiedIndex:TP277U.D.C:DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringNonlinearsystemfaultdiagnosisb
2、asedonadaptive-fuzzyobserversCandidate:WangYuyanSupervisor:Prof.ZhouYuguoAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlTheoryandControlEngineeringDateofOralExamination:June2015University:QingdaoTechnologicalUniversityII硕士学位论文基于自适应模糊观测器的非线性系统故
3、障诊断学位论文答辩日期:指导教师签字:答辩委员会成员签字:青岛理工大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得青岛理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:日期:青岛理工大学学位论文使用授权声明青岛理工大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、CDMD和
4、DMD有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权青岛理工大学研究生处办理。研究生签名:导师签名:日期:目录摘要IAbstractII第1章绪论11.1课题研究的目的和意义11.2发展现状21.3本课题的主要研究内容4第2章系统故障诊断的基本原理及方法52.1故障诊断52.1.1故障类型的分类62.1.2故障诊
5、断的方法分类72.2智能故障诊断72.2.1模糊逻辑82.2.2神经网络的理论基础102.2.3RBF神经网络112.2.4模糊神经网络122.3本章小结13第3章基于模糊神经网络的非线性状态观测器的设计143.1基于模糊神经网络的非线性系统建模143.1.1T-S模糊系统143.1.2混合型pi-sigma神经网络概念及学习算法143.1.3非线性系统建模163.1.4建模仿真实例173.2观测器的设计183.2.1状态观测器的定义183.2.2非线性状态观测器的设计203.2.3仿真实例213.3本章小结
6、23第4章基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断244.1概述244.2故障诊断254.2.1系统描述254.2.2神经网络模糊观测器的设计254.2.3观测器稳定性分析274.2.4实例仿真284.3结论31第5章非线性系统多故障诊断研究325.1系统描述325.2故障诊断方案设计325.3实例仿真345.4本章小结36第6章结论与展望376.1本文的主要工作376.2展望37参考文献39攻读硕士学位期间发表的学术论文43致谢44摘要在现代工业自动化生产过程中,故障诊断成为一种提高生产效率和保证产品质量的关键
7、技术。目前,有关线性系统的故障诊断的研究成果较多,诊断理论发展的也较为成熟。然而,由于外部环境的干扰、系统内部结构的复杂性等因素使实际系统呈现出不同程度的非线性,传统的基于观测器的非线性系统故障诊断理论没有充分考虑噪声、扰动和建模不确定项等因素带来的干扰,使其在实际应用中存在很大的局限性并且给设计故障阈值带来了困难,容易导致诊断系统产生误报警或漏报警。本文针对一类非线性动态系统故障诊断存在的建模难的问题,研究了一种基于模糊神经网络观测器的故障诊断方法。首先,本文介绍了故障诊断的发展及现状,提出了本文研究的工作
8、重点。其次,本文对模糊逻辑、神经网络以及自适应观测器的设计给出了较为详尽的介绍,重点介绍了混合型pi-sigma神经网络和RBF神经网络,并对模糊神经网络的逼近能力进行了实例仿真。利用模糊神经网络能够以任意精度逼近任意连续函数的性质设计了基于模糊神经网络的自适应观测器,给出了观测器稳定的约束条件,并将其应用于故障诊断中。仿真结果证明,设计的观测器对于系统模型的不确定干扰有很好的鲁棒性,且能够及时地检
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