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內容簡介： 为了提高实际随机分布控制系统的可靠性，关于随机动态系统的故障诊断与容错控制的研究一直是控制理论和应用的重要领域之一，非高斯随机分布控制系统的故障诊断与容错控制问题是一个长期存在的理论难题。本书系统、全面总结了非高斯随机分布控制系统的故障诊断与容错控制方面的理论研究成果，主要内容包括：随机分布控制系统故障诊断与容错控制的研究进展，有理平方根逼近的非高斯线性随机分布控制系统的故障诊断与容错控制，非高斯非线性随机分布控制系统的集成故障诊断与容错控制，非高斯奇异随机分布控制系统的故障诊断与容错控制设计新方法，考虑PDF逼近误差的非高斯线性奇异时滞随机分布控制系统的故障诊断与容错控制，考虑PDF逼近误差的非高斯不确定随机分布控制系统的故障诊断与滑模容错控制，非高斯非线性随机分布控制系统的统计信息跟踪容错控制、基于模糊建模的非高斯非线性奇异随机分布控制系统的故障诊断与容错控制，非高斯奇异随机分布控制系统的*小熵容错控制，基于T-S模糊模型的非高斯奇异随机分布控制系统的*小有理熵容错控制。本书可作为控制理论与控制工程专业及系统工程、运筹学与控制论、机械工程与自动化、计算机科学、信号处理、智能科学等相关专业的研究生教材和教学参考书，也可供从事相关专业教学和科研工作的高校教师、科技工作者和工程技术人员参考。 關於作者： 姚利娜，女，博士，教授，博士生导师。国家自然科学基金通讯评审专家、教育部学位论文评审专家、中国自动化学会技术过程故障诊断与安全性专业委员会委员、河南省教育厅高校创新团队、高校创新人才项目通讯评审专家，IEEE会员、中国自动化学会会员、河南省自动化学会会员。2006年毕业于中国科学院自动化研究所，获控制理论与控制工程专业博士学位。2007年9月至2008年2月到法国里尔科技大学进行科研合作。主要从事动态系统的故障诊断与容错控制、机器人协作控制、随机分布控制、非线性系统控制等方面的研究工作。主持国家自然科学基金2项、教育部博士点基金项目1项、国家重点实验室开放课题1项、河南省高校创新人才项目1项、郑州大学优秀青年发展基金项目1项。参与完成863项目1项、中国科学院知识创新工程重大项目1项及国家自然科学金项目2项。获国家教学成果二等奖1项、河南省教学成果特等奖1项，河南省自然科学优秀论文一等奖1项。"自动控制国家级教学团队主要成员、河南省教育厅学术带头人。荣获2013河南省高等学校青年骨干教师、2014河南省高校科技创新人才、2015河南省优秀硕士学位论文指导教师称号。在Automatica、 IET Control Theory and Applications、控制理论与应用等国内外知名学术期刊和国际会议上发表学术论文40余篇，其中SCI收录10余篇，EI收录30篇。是自动控制领域顶尖期刊IEEE Transactions on Automatic Control, Automatica审稿专家。参编国家精品课程教材1部，出版译著1部。 目錄： 目 录 第1章 随机分布控制系统故障诊断与容错控制的研究进展 001 1.1 非高斯随机分布控制系统建模方法现状 004 1.2 非高斯随机分布控制系统的控制研究现状 005 1.3 非高斯随机分布控制系统的故障诊断与容错控制现状 007 1.4 研究现状分析及本书主要内容 012 参考文献 015 第2章 有理平方根逼近的非高斯线性随机分布控制系统的 故障诊断与容错控制 023 2.1 引言 023 2.2 系统模型描述 024 2.3 故障检测和故障诊断 026 2.4 容错控制过程 030 2.5 计算机模拟 032 2.6 结论 035 参考文献 035 第3章 非高斯非线性随机分布控制系统的集成故障诊断与容错控制 037 3.1 引言 037 3.2 模型描述 038 3.3 故障检测 039 3.4 故障诊断 042 3.5 容错控制 047 3.6 仿真实例 049 3.7 结论 054 参考文献 054 第4章 非高斯奇异随机分布控制系统的故障诊断与容错控制 设计新方法 056 4.1 引言 056 4.2 模型描述 058 4.3 故障诊断 060 4.4 容错控制 064 4.5 仿真实例 067 4.6 结论 079 参考文献 079 第5章 考虑PDF逼近误差的非高斯线性奇异时滞随机分布控制系统的 故障诊断与容错控制 082 5.1 引言 082 5.2 模型描述 083 5.3 故障诊断 084 5.4 容错控制 088 5.5 仿真实例 091 5.6 结论 094 参考文献 094 第6章 考虑PDF逼近误差的非高斯不确定随机分布控制系统的 故障诊断与滑模容错控制 096 6.1 引言 096 6.2 模型描述 097 6.3 鲁棒?故障诊断 099 6.4 滑模容错控制 103 6.5 仿真实例 107 6.6 结论 115 参考文献 116 第7章 非高斯非线性随机分布控制系统的统计信息跟踪容错控制 117 7.1 引言 117 7.2 统计信息和系统模型描述 119 7.3 故障检测 120 7.4 故障诊断 122 7.5 滑模容错跟踪控制 124 7.6 仿真实例 127 7.7 结论 133 参考文献 133 第8章 基于模糊建模的非高斯非线性奇异随机分布控制系统的 故障诊断与容错控制 137 8.1 引言 137 8.2 模型描述 139 8.3 故障检测 142 8.4 故障诊断 143 8.5 容错控制 146 8.6 仿真实例 148 8.7 结论 152 参考文献 152 第9章 非高斯奇异随机分布控制系统的最小熵容错控制 155 9.1 引言 155 9.2 模型描述 157 9.3 故障诊断 159 9.4 最小熵容错控制 162 9.5 仿真实例 166 9.6 结论 172 参考文献 172 第10章 基于T-S模糊模型的非高斯奇异随机分布控制系统的 最小有理熵容错控制 175 10.1 引言 175 10.2 模型描述 177 10.3 故障诊断 180 10.4 容错控制 182 10.5 仿真实例 185 10.6 结论 195 参考文献 196 內容試閱： 前 言 故障诊断与容错控制是工业过程控制中不可分割的重要组成部分。关于这方面的研究已进行了近30年，其中主要研究是针对确定性系统来进行的。然而，在实际系统中存在各种各样的随机干扰（如传感器噪声、随机扰动或系统参数的随机变化），而系统的描述也应该以采用各种随机模型作为故障诊断与容错控制的出发点。为了提高实际随机控制系统的可靠性，长期以来，关于随机动态系统的故障诊断与容错控制的研究一直是控制理论和应用的重要领域之一。现有随机系统的故障诊断与容错控制大都针对服从高斯分布的随机过程，假设系统故障、随机输入或扰动信号服从高斯分布，然而这一假设并不完全符合一些实际应用过程，而且在许多实际系统中要求控制过程变量的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）的形状，传统的基于高斯分布假设的随机系统故障诊断与容错控制方法已经无法满足要求。非高斯随机系统的故障诊断与容错控制是一个长期存在的理论难题。在非高斯随机分布控制系统的框架下，研究用于造纸工业控制系统等实际工业系统中对产品质量或间接指标分布的形状进行控制的故障诊断与容错控制技术，具有重要的理论意义，对复杂工业过程的发展具有良好的应用前景。 非高斯随机分布控制系统的故障诊断与容错控制问题涉及有限变量对正积分约束泛函的控制和优化问题，传统的随机系统故障诊断与容错控制工具和模型（方法）难以应用。作者及其团队经过近10年的努力，对非高斯随机分布控制系统的故障诊断与容错控制问题进行了深入探讨，系统地提出了一套工程上实用的非高斯随机分布控制系统故障诊断与容错控制理论的研究框架。主要内容如下。 （1）目标概率密度函数已知的非高斯随机分布控制系统的故障诊断与容错控制。 考虑了线性动态、非线性动态、奇异动态系统、时滞因素，对故障诊断与容错控制进行了深入的讨论，分别应用了自适应观测器、迭代学习观测器、未知输入观测器等进行故障诊断，基于故障估计信息及其他可测量信息进行了容错控制设计，使发生故障后系统输出的概率密度函数仍能跟踪给定的分布或统计信息量，并给出了非高斯非线性随机分布控制系统的新的基于模糊建模的方法。同时，进行了基于模糊建模的非高斯非线性随机分布控制系统的故障诊断与容错控制研究。 （2）目标概率密度函数未知的非高斯随机分布控制系统的故障诊断与容错控制。 有时跟踪目标概率密度函数并不能事先确定，此时容错控制目标就可以转化为使发生故障后的系统输出仍具有最小的不确定性。在高斯系统中，最小不确定性可以通过方差来体现；在一般的非高斯系统中，最小的不确定性采用熵来体现。这两者在高斯系统中具有完全的等价性。对于一般的非高斯随机系统，最小熵准则可以作为最小方差准则的推广来设计容错控制器。本书对离散线性随机分布控制系统，基于模糊建模的非高斯非线性随机分布控制系统的最小熵容错控制进行了讨论。 本书系统总结了作者近10年来在非高斯随机分布控制系统故障诊断与容错控制方面的原创性研究。本书的主要内容可分为两部分：第一部分为目标概率密度函数已知的非高斯随机分布控制系统的故障诊断与容错控制（第2～8章）；第二部分为目标概率密度函数未知的非高斯随机分布控制系统的最小熵容错控制（第9章、第10章）。姚利娜和王宏教授负责全书的组织、统筹和审核。 本书在完成过程中，先后得到了国家自然科学基金（61374128、61104022）和教育部博士点基金（20104101120007）等项目的资助。在此对国家自然科学基金委员会和教育部博士点基金的支持深表谢意！ 由于水平有限，书中的缺点和疏漏在所难免，欢迎广大读者批评指正。

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