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目录 1

第一章 基本概念与数学基础 1

1.1 动态系统的故障及描述 1

1.2 随机向量 5

1.3　假设检验 17

1.4　误报警率与漏报警率 31

1.5　余差的生成 44

1.6　故障诊断系统的构成 53

第二章　误差检测与信号冗余技术 58

2.1　信号的门限检验 58

2.2　预测信号的门限检验 63

2.3　表决方法 67

2.4　专用观测器技术 71

第三章　统计检测与广义似然比方法 79

3.1 统计检测 79

3.2　递推的序列概率比检测方法 83

3.3　Shiryayev序列概率比检测方法 87

3.4　广义似然比方法 100

第四章　奇偶空间检测方法 110

4.1 奇偶向量 110

4.2　广义奇偶向量 115

4.3　基于输入输出模型的奇偶向量方法 129

5.1　数学模型与物理参数 146

第五章　基于参数的检测与诊断 146

5.2　时间序列模型的参数估计 163

5.3　参数的检测 171

第六章　多重模型检测方法 175

6.1　多重模型自适应滤波技术 175

6.2　递阶多重模型检测算法 185

第七章　模式识别方法 191

7.1 故障模式样本的相似性度量 191

7.2　几何度量分类法 199

7.3　Bayes概率统计分类法 204

7.4　密度函数的估计 209

7.5　聚类分类法 213

第八章　神经网络方法 220

8.1　神经网络技术概述 220

8.2　动态系统故障诊断的神经网络方法 232

第九章　航天推进系统故障检测与诊断 251

9.1　模型发动机与数学模型 251

9.2　故障模式与故障诊断框架 259

9.3　基于模型的检测与诊断方法 268

9.4　启动过程的神经网络辨识模型 276

9.5　主级工作过程的时间序列方法 284

9.6　故障诊断方法的实时仿真验证 293