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第1章 绪论1

1.1引言1

1.2故障诊断技术的相关概念与任务2

1.2.1基本概念2

1.2.2故障诊断任务4

1.2.3故障诊断系统的性能指标5

1.3故障诊断技术分类6

1.3.1基于解析模型的故障诊断方法6

1.3.2基于信号处理的故障诊断方法9

1.3.3基于知识的故障诊断方法10

1.4故障诊断有待解决的问题及其发展趋势12

1.5本书的工作13

参考文献15

第2章 矩阵和线性系统基础知识17

2.1矩阵基础知识17

2.1.1矩阵的奇异值分解17

2.1.2凸集18

2.1.3一些代数问题的解18

2.1.4线性矩阵不等式25

2.2系统基础知识30

2.2.1线性系统的描述30

2.2.2系统的稳定性、可控性和可观测性30

2.3 GKYP引理32

参考文献33

第3章 基于观测器的故障诊断理论基础35

3.1故障诊断观测器35

3.2故障检测系统的鲁棒性及灵敏性36

3.3故障检测残差评估及阈值的确定38

3.4故障分离40

3.4.1完全故障分离40

3.4.2故障分离滤波器46

3.4.3基于多个（一组）残差产生器的故障分离46

3.5故障辨识53

3.5.1故障辨识滤波器与完全故障辨识54

3.5.2最优故障辨识问题56

参考文献58

第4章 参数不确定线性时不变系统的鲁棒故障检测观测器和故障估计滤波器设计60

4.1引言60

4.2无参数扰动时线性系统的鲁棒故障检测观测器设计61

4.2.1名义系统的鲁棒故障检测观测器设计64

4.2.2鲁棒性条件65

4.2.3敏感性条件66

4.2.4稳定性条件67

4.2.5故障检测滤波器设计67

4.3参数不确定系统的鲁棒故障检测观测器设计72

4.3.1问题的定义72

4.3.2鲁棒故障检测观测器设计73

4.3.3初步结果74

4.3.4鲁棒性条件76

4.3.5敏感性条件78

4.3.6稳定性条件79

4.3.7设计阈值和最大无法检测故障的估计79

4.4参数不确定系统的鲁棒故障估计滤波器设计81

4.5实例88

4.6结论92

参考文献92

第5章 结构不确定线性系统的鲁棒故障检测观测器设计95

5.1问题的定义95

5.2鲁棒故障检测观测器设计96

5.2.1加性不确定性情况96

5.2.2乘性不确定性情况101

5.3阈值的设计和最难以察觉的检测故障大小估计102

5.3.1加性不确定性情况103

5.3.2乘性不确定性情况104

5.4实例104

5.4.1加性不确定性情况105

5.4.2乘性不确定性情况107

5.5结论110

参考文献110

第6章 线性参数变化系统的混合H_/H∞故障检测观测器设计111

6.1引言111

6.2 LPV系统的H_ 指标113

6.2.1 LPV系统的二次H∞性能113

6.2.2 LPV系统的二次H_ 指标114

6.2.3 LPV系统的仿射二次H∞性能115

6.2.4 LPV系统的仿射二次H_ 指标性能116

6.3问题描述117

6.4混合H_/H∞设计方法（一）119

6.4.1未知扰动的鲁棒性条件119

6.4.2故障灵敏度条件121

6.4.3 LPV系统的H_/H∞故障检测观测器设计124

6.5混合H_/H∞设计方法（二）125

6.5.1基于参数依赖型Lyapunov函数的鲁棒性条件125

6.5.2基于仿射二次H_指标的灵敏度条件128

6.5.3基于仿射二次H∞性能和仿射二次H_指标的H_/H∞故障观测器的LPV系统设计130

6.6最大无法检测故障大小的估计131

6.7实例132

6.8结论135

参考文献135

第7章 基于系统辨识的线性时不变系统的故障诊断138

7.1引言138

7.2问题描述138

7.3故障诊断解决方案140

7.3.1传感器存在偏差案例141

7.3.2执行器偏差故障案例141

7.3.3系统部件故障案例142

7.4递归的在线辨识算法142

7.4.1传感器和执行器偏差估计142

7.4.2对部件故障诊断的在线递归参数估计144

7.4.3递归最小二乘法求解147

7.5仿真研究148

7.6结论153

参考文献153

第8章 列车悬挂系统的故障检测与故障分离155

8.1引言155

8.2轨道车辆悬挂系统建模156

8.3基于GLRT的加性突变故障检测159

8.4仿真研究161

8.4.1二系垂向阻尼器故障检测161

8.4.2二系垂向弹簧故障检测161

8.4.3传感器故障检测164

8.5基于多元时间序列相似性匹配的故障分离164

8.6 Eros算法165

8.7故障分离仿真结果167

8.7.1故障特征库167

8.7.2算法验证结果168

8.8结论171

参考文献171

第9章 大型风力发电系统故障诊断研究173

9.1引言173

9.2风力发电控制系统故障模型以及问题陈述175

9.2.1风力发电机的结构175

9.2.2风力发电机的系统177

9.2.3科尔曼域中的时不变线性模型179

9.2.4问题陈述180

9.3故障建模以及故障检测和分离的原理180

9.3.1故障建模181

9.3.2故障诊断的原理182

9.4观测器与滤波器设计183

9.4.1故障检测观测器与故障估计滤波器设计184

9.4.2残差估计186

9.4.3故障估计滤波器的设计187

9.5仿真结果190

9.5.1叶片力矩传感器故障检测结果190

9.5.2叶片倾斜执行器卡死故障检测结果192

9.5.3叶片力矩传感器故障估计192

9.6结论193

附录Ⅰ　系统状态方程矩阵193

附录Ⅱ　科尔曼域上的方程195

参考文献196

第10章 基于Kalman滤波和GLRT技术的故障诊断在风力发电系统中的应用198

10.1问题陈述198

10.2基于子空间辨识的风力发电机系统建模199

10.3故障检测和分离202

10.3.1故障建模202

10.3.2基于Kalman滤波器的残差产生203

10.3.3基于均值观测的加性故障检测205

10.3.4基于广义似然比检验的加性突变故障检测206

10.3.5基于剩余残差观测的乘性故障检测208

10.3.6传感器故障分离推理209

10.4仿真结果211

10.5结论217

参考文献217

第11章 基于车辆-轨道系统动态特性的轨道健康状态检测220

11.1背景及意义220

11.1.1现有轨道健康状态检测指标及评定方法220

11.1.2基于车辆-轨道系统动态特性的轨道健康状态评定指标222

11.2车辆-轨道系统模型建立223

11.2.1轨道激励模型的建立224

11.2.2车辆-轨道耦合系统动力学模型的建立227

11.3仿真研究236

11.3.1单一不平顺条件下的仿真研究236

11.3.2复合不平顺条件下的仿真研究242

11.3.3不同车速条件下的仿真研究245

参考文献248