非高斯随机分布体系的集成故障诊断与容错把持

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非高斯随机分布体系的集成故障诊断与容错把持

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毕业论文范文题目：非高斯随机分布体系的集成故障诊断与容错把持，论文范文关键词：非高斯随机分布体系的集成故障诊断与容错把持
非高斯随机分布体系的集成故障诊断与容错把持毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：故障诊断与容错把持的研究是进步把持体系保险坚固运行的重要手段之一,已经引起广泛的关注。而针对随机体系的故障诊断与容错把持研究是其研究内容的重要组成部分。目前随机体系的故障诊断与容错把持的研究大多树破在体系输入、烦扰跟故障满意高斯假设开展的,然而这一假设并不完全合乎一些实际利用过程,而且很多实际体系中请求把持过程变量的概率密度函数的外形。因此,传统的随机体系故障诊断跟容（本文此处忽略..）错把持方法将不再实用。本文针对非高斯随机分布把持体系,给出了有效的故障诊断与容错把持的方法,在随机分布把持体系的产生故障后,利用故障诊断算法正确地估计出故障,而后利用重构把持器使得体系输出PDF仍能跟踪给定的分布。本文的重要工作如下：①针对一类非高斯非线性随机分布体系,给出了一种基于RBF神经网络逼近渐变故障的诊断方法跟PI跟踪容错把持算法。采取有理平方根模型逼近其体（略..）系输出概率密度函数(PDF),在此基本上针对状况可测与不可测两种情况,分辨设计基于神经网络观测器的故障诊断算法,诊断出体系产生的渐变故障信息,基于Lyapunov牢固性定理对其误差体系进行收敛性分析。在故障诊断信息的基本上,提出了一种PI跟踪加故障补充项的容错把持策略,使得体系输出概率密度函数仍可能跟踪给定的分布。仿真成果验证了该故障诊断跟容错把持算法的有效性。②针对一类（略..）非高斯奇怪随机分布把持体系给出了一种新的集成故障诊断与容错把持方法。本文给出了基于迭代学习观测器(IterativeLearningObserver,ILO)的故障诊断方法,以此利用故障估计信息设计了容错把持器,使得产生故障后的体系概率密度函数仍能跟踪给定的分布。仿真成果显示针对非高斯奇怪随机分布体系所提出的故障诊断与容错把持算法的有效性,岂但对渐变故障有效,而且对慢变故（此处忽略..）障、快变故障类型同样有效。③针对一类非高斯随机分布把持体系,本文给出了基于迭代学习的集成故障诊断与容错把持算法。采取迭代学习把持思维把全部把持范畴分别多个批次,在每个批次中采取固定的RBF逼近体系输出PDF,故障观测器也是固定的,而在两个批次之间,采取P类型算法调节RBF的核心跟宽度,尤拉把持器参数采取D类型调节率。并分析了迭代学习把持算法的收敛性。

以上为本篇毕业论文范文非高斯随机分布体系的集成故障诊断与容错把持的介绍部分。

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