基于自適應(yīng)模糊觀測器的非線性系統(tǒng)故障診斷碩士學(xué)位論文

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1、青島理工大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文國內(nèi)圖書分類號：TP277國際圖書分類號：碩士學(xué)位論文基于自適應(yīng)模糊觀測器的非線性系統(tǒng)故障診斷碩士研究生：王玉燕導(dǎo)師姓名：周玉國教授申請學(xué)位級別：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：控制科學(xué)與控制工程所在單位：自動化工程學(xué)院答辯日期：2015年6月學(xué)位授予單位：青島理工大學(xué)青島理工大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文ClassifiedIndex：TP277U.D.C：DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringNonlinearsystemfaultdiagnosisb

2、asedonadaptive-fuzzyobserversCandidate:WangYuyanSupervisor:Prof.ZhouYuguoAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlTheoryandControlEngineeringDateofOralExamination:June2015University:QingdaoTechnologicalUniversityII碩士學(xué)位論文基于自適應(yīng)模糊觀測器的非線性系統(tǒng)故

3、障診斷學(xué)位論文答辯日期：指導(dǎo)教師簽字：答辯委員會成員簽字：青島理工大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得青島理工大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。研究生簽名：日期：青島理工大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明青島理工大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所、國家圖書館、CDMD和

4、DMD有權(quán)保留本人所送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布（包括刊登）論文的全部或部分內(nèi)容。論文的公布（包括刊登）授權(quán)青島理工大學(xué)研究生處辦理。研究生簽名：導(dǎo)師簽名：日期：目錄摘要IAbstractII第1章緒論11.1課題研究的目的和意義11.2發(fā)展現(xiàn)狀21.3本課題的主要研究內(nèi)容4第2章系統(tǒng)故障診斷的基本原理及方法52.1故障診斷52.1.1故障類型的分類62.1.2故障診

5、斷的方法分類72.2智能故障診斷72.2.1模糊邏輯82.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)102.2.3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)112.2.4模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)122.3本章小結(jié)13第3章基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性狀態(tài)觀測器的設(shè)計143.1基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)建模143.1.1T-S模糊系統(tǒng)143.1.2混合型pi-sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念及學(xué)習(xí)算法143.1.3非線性系統(tǒng)建模163.1.4建模仿真實例173.2觀測器的設(shè)計183.2.1狀態(tài)觀測器的定義183.2.2非線性狀態(tài)觀測器的設(shè)計203.2.3仿真實例213.3本章小結(jié)

6、23第4章基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)故障診斷244.1概述244.2故障診斷254.2.1系統(tǒng)描述254.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊觀測器的設(shè)計254.2.3觀測器穩(wěn)定性分析274.2.4實例仿真284.3結(jié)論31第5章非線性系統(tǒng)多故障診斷研究325.1系統(tǒng)描述325.2故障診斷方案設(shè)計325.3實例仿真345.4本章小結(jié)36第6章結(jié)論與展望376.1本文的主要工作376.2展望37參考文獻(xiàn)39攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文43致謝44摘要在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)過程中，故障診斷成為一種提高生產(chǎn)效率和保證產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵

7、技術(shù)。目前，有關(guān)線性系統(tǒng)的故障診斷的研究成果較多，診斷理論發(fā)展的也較為成熟。然而，由于外部環(huán)境的干擾、系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性等因素使實際系統(tǒng)呈現(xiàn)出不同程度的非線性，傳統(tǒng)的基于觀測器的非線性系統(tǒng)故障診斷理論沒有充分考慮噪聲、擾動和建模不確定項等因素帶來的干擾，使其在實際應(yīng)用中存在很大的局限性并且給設(shè)計故障閾值帶來了困難，容易導(dǎo)致診斷系統(tǒng)產(chǎn)生誤報警或漏報警。本文針對一類非線性動態(tài)系統(tǒng)故障診斷存在的建模難的問題，研究了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的故障診斷方法。首先，本文介紹了故障診斷的發(fā)展及現(xiàn)狀，提出了本文研究的工作

8、重點。其次，本文對模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及自適應(yīng)觀測器的設(shè)計給出了較為詳盡的介紹，重點介紹了混合型pi-sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力進(jìn)行了實例仿真。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)的性質(zhì)設(shè)計了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)觀測器，給出了觀測器穩(wěn)定的約束條件，并將其應(yīng)用于故障診斷中。仿真結(jié)果證明，設(shè)計的觀測器對于系統(tǒng)模型的不確定干擾有很好的魯棒性，且能夠及時地檢