非线性系统建模与故障诊断应用

前言第一章 绪论1.1 引言1.2 Volterra级数发展概述1.3 Volterra模型辨识综述1.4 基于非线性频谱分析的故障诊断1.4.1 故障诊断方法综述1.4.2 基于非线性频谱分析的故障诊断方法1.5 本章小结参考文献第二章 Volterra级数模型基本理论2.1 引言2.2 非线性系统的Volterra级数表示2.2.1 Volterra级数的时域表示形式2.2.2 Volterra级数的频域表示形式2.2.3 广义频率响应函数的性质2.3 非线性系统Volterra级数模型的建立2.3.1 时域Volterra级数模型的辨识2.3.2 频域Volterra级数模型的辨识2.3.3 差分方程描述的非线性系统的广义频率响应函数2.3.4 微分方程描述的SISO多项式类非线性系统的广义频率响应函数2.4 非线性系统Volterra级数模型的自适应辨识2.4.1 Volterra级数模型的LMS算法2.4.2 Volterra级数模型的AP算法2.4.3 Volterra级数模型的TLMS算法2.4.4 Volterra级数模型的RLS算法2.5 基于广义频率响应函数分析的故障诊断的原理2.6 基于广义频率响应函数分析的故障诊断实例2.7 本章小结参考文献第三章 Volterra系统时域解耦辨识3.1 引言3.2 基于Volterra级数模型的LMS自适应辨识3.2.1 Volterra滤波器3.2.2 部分解耦Volterra滤波器与相应的LMS算法3.2.3 Volterra滤波器转换域部分解耦LMS算法3.3 基于Volterra级数模型的RLS自适应辨识3.3.1 Volterra系统的RLS算法3.3.2 Volterra系统的部分解耦RLS算法3.4 基于Volterra级数模型的全解耦并行辨识算法3.4.1 Volterra级数模型的伪线性组合结构3.4.2 Volterra系统全解耦并行辨识算法的导出及实现3.4.3仿真实验研究3.5 本章小结参考文献第四章 Volterra级数仿射投影算法及应用4.1 引言4.2 Volterra级数AP自适应算法4.2.1 仿射投影算法4.2.2 Volterra级数仿射投影算法4.3 一种Volterra级数并行递推AP算法4.4 Volterra级数时间序列预测4.4.1 Volterra级数故障预测应用研究4.4.2 Volterra级数混沌时间序列预测4.5 本章小结参考文献第五章 总体最小二乘问题及自适应求解5.1 引言5.2 总体最小二乘问题5.2.1 经典总体最小二乘解5.2.2 经典总体最小二乘问题解存在和唯一性条件5.3 总体最小二乘迭代求解5.3.1 总体最小二乘迭代求解方法综述5.3.2 一个新的TLS线性核及其自稳定算法5.3.3 采用确定性连续时间系统对所提算法的性能分析5.3.4 采用随机离散时间方法对所提算法的瞬态行为分析5.3.5 计算机仿真实验5.4 本章小结参考文献第六章 非线性系统总体最小二乘求解及应用6.1 引言6.2 非线性系统总体最小二乘求解6.3 非线性系统鲁棒的总体最小二乘问题6.3.1 一种稳定总体最小二乘算法的导出6.3.2 算法的稳定性分析与步长因子范围的确定6.3.3仿真实验研究(一)6.3.4 输入含有色噪声或有外在冲击时的总体最小二乘算法导出6.3.5 非线性的选择6.3.6 仿真实验研究(二)6.4 总体最小二乘算法在参数估计和自动控制中的应用6.5 总体最小二乘方法在非线性系统故障诊断中的应用6.5.1 A机的分块广义频率响应函数模型6.5.2 月机的分块广义频率响应函数模型6.5.3 结果分析6.6 本章小结参考文献第七章 Volterra级数频域辨识及故障诊断应用7.1 引言7.2 Volterra级数频域核辨识7.2.1 广义频率响应函数的直接辨识7.2.2 广义频率响应函数简化模型辨识7.3 基于混沌和广义频率响应函数的故障诊断方法7.3.1 基于电路模型的前三阶广义频率响应函数算法7.3.2 基于电路仿真的前三阶广义频率响应函数算法7.3.3 基于测试数据的前三阶广义频率响应函数算法7.4 本章小结参考文献第八章 基于广义频率响应函数和非线性输出频率响应函数的故障诊断方法8.1 引言8.2 多音激励信号的设计方法8.2.1 多音激励下Volterra系统的频率输出特性8.2.2 多音激励信号的设计8.2.3 多音激励信号在非线性模拟电路Volterra模型辨识中的应用8.3 多音信号激励下的Volterra频域核的辨识方法8.3.1 多音激励下Volterra频域核的性质8.3.2 多音激励下Volterra频域核的测量8.3.3 各阶输出分离的Vandemode法8.3.4 Volterra频域核的测量8.3.5 实例仿真8.4 基于非线性频谱特征及核主元分析的模拟电路故障诊断8.4.1 基于Volterra级数的故障特征提取8.4.2 基于核主元分析的故障特征压缩8.4.3 多故障的分类支持向量机算法8.4.4 基于KPCA-MSVM的模拟电路故障诊断8.5 NOFRF辨识的改进算法及在模拟电路故障诊断中的应用8.5.1 非线性输出频率响应函数核函数的自适应辨识算法8.5.2 在非线性模拟电路故障诊断中应用8.6 本章小结参考文献

　　孔祥玉、马红光、韩崇昭所著的《非线性系统建模与故障诊断应用》主要讨论一类非线性系统的时间域辨识、频率域辨识、总体最小二乘辨识、广义频率函数建模、输出频率函数建模、电路系统故障诊断应用等内容。全书可以分为三部分：第一部分介绍Volterra级数模型基本理论，重点介绍Volterra级数时域分析和频域分析方法；第二部分研究Volterra级数模型的辨识与建模方法，介绍Volterra级数模型的时域辨识方法、频域辨识方法、总体最小乘方法及其非线性系统应用等；第三部分研究广义频率函数GFRF建模方法，及其在参数估计、自适应控制和故障诊断中的应用。全书内容新颖，反映了国内外非线性系统建模与辨识等领域研究和应用的最新进展。　　《非线性系统建模与故障诊断应用》适合电子、通信、自动控制、计算机、系统工程、模式识别、信号处理等相关学科有关教师、研究生和科研人员学习使用。