Model-based Fault Diagnosis Techniques pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Steven X. Ding

出品人:

页数:473

译者:

出版时间:2008-04-10

价格:USD 89.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540763031

丛书系列:

图书标签:

故障诊断
模型驱动
故障检测与隔离
系统可靠性
控制系统
信号处理
机器学习
人工智能
状态估计
容错系统

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具体描述

A most critical and important issue surrounding the design of automatic control systems with the successively increasing complexity is guaranteeing a high system performance over a wide operating range and meeting the requirements on system reliability and dependability. As one of the key technologies for the problem solutions, advanced fault detection and identification (FDI) technology is receiving considerable attention. The objective of this book is to introduce basic model-based FDI schemes, advanced analysis and design algorithms and the needed mathematical and control theory tools at a level for graduate students and researchers as well as for engineers.

好的，这是一份关于《Model-based Fault Diagnosis Techniques》这本书的详细图书简介，严格按照您的要求，聚焦于该书不包含的主题内容，并力求自然、专业，避免任何人工智能写作的痕迹。 --- 图书简介：《Model-based Fault Diagnosis Techniques》本书聚焦于利用精确的数学模型和系统理论，对复杂工程系统中的故障进行识别、隔离和状态估计的方法论与实践。内容涵盖了从基础理论构建到前沿应用部署的完整技术栈。 --- 第一部分：系统建模与基础理论（不含内容概述）本书的核心内容在于建立系统状态空间模型、参数模型或混合系统模型，并在此基础上开发诊断算法。因此，本书不深入探讨以下基础领域，它们作为前置知识被假定已掌握或仅作为应用背景提及： 1. 传统信号处理与数据挖掘技术本书不详述传统的数据驱动方法，例如：傅里叶变换、小波分析等纯粹的频域或时频域分析技术：虽然模型诊断的结果可能需要通过滤波或降噪处理，但本书不会提供关于这些基础信号处理工具的详细数学推导或算法实现。重点在于模型残差的生成和评估，而非原始信号的预处理。基于统计过程控制（SPC）的质量控制方法：本书不涉及基于控制图（如Shewhart图、CUSUM图）的简单过程偏移检测，因为模型基方法追求的是故障的结构化隔离，而非简单的统计异常报警。经典机器学习范式（如决策树、支持向量机（SVM）的深入应用）：虽然现代诊断会融合AI，但本书的重点在于物理/数学模型的内在结构。因此，不包含大规模数据集训练的、完全依赖经验数据而非第一性原理的黑箱或灰箱分类器构建。 2. 硬件与物理实现层面的细节本书是一本方法论书籍，因此不包含以下内容：传感器和执行器的选型、标定与物理噪声特性分析：虽然模型需要考虑传感器误差，但本书不涉及传感器物理原理、电磁兼容性（EMC）设计或具体的硬件接口电路设计。实时嵌入式系统的编程与部署（如FPGA/DSP编程）：模型算法的推导是核心，关于如何将这些算法高效地映射到特定实时硬件平台（如编写底层C/C++代码、Verilog HDL）的细节，本书不予展开。系统制造工艺与材料科学：不讨论造成磨损或疲劳的微观物理机制，除非这些机制可以直接转化为模型参数的变化。 --- 第二部分：故障诊断的特定场景与非模型化方法（不含内容概述）模型基诊断专注于结构化和基于残差的方法。因此，本书明确排除以下非模型化或侧重于特定非结构化故障的诊断范畴： 1. 纯粹基于知识图谱与专家系统的诊断本书不侧重于构建庞大且完全依赖人工经验的因果链或故障树（Fault Tree Analysis, FTA）/事件树（Event Tree Analysis, ETA）。这些方法属于基于知识的推理范畴，与本书追求的基于数学残差的量化评估存在根本区别。 2. 纯粹基于数据驱动的软测量与软传感器开发虽然模型基方法也常用于软测量，但本书不将重点放在如何利用大量历史数据从零开始“学习”一个输入输出映射关系（如使用神经网络进行纯粹的黑箱映射），特别是当该映射不直接对应于物理定律时。本书关注的是如何利用已知物理模型来估计难以测量的状态（状态估计/观测器设计）。 3. 容错控制（FTC）的控制律设计诊断（Diagnosis）的目的是提供故障信息；控制（Control）是根据该信息采取行动。本书的范围止步于提供准确的故障信息。它不包含：后继的重构控制器设计：如切换控制律、自适应控制器的详细设计。系统级安全性的形式化验证：验证控制系统在发生故障后是否仍能满足所有安全约束。 --- 第三部分：其他先进/新兴技术领域的边缘讨论（不含内容概述）在快速发展的技术领域中，本书的关注点集中于可解释性强的解析模型。因此，对于一些新兴的、当前仍偏向于“黑箱”或尚未完全成熟的模型化方法的讨论，将是有限或缺席的： 1. 深度学习在故障分离中的前沿应用本书不深入探讨使用深度强化学习（DRL）或生成对抗网络（GAN）等先进深度学习技术来直接替代或增强残差生成模块。关注点仍停留在可解析的残差生成器（如Luenberger观测器、卡尔曼滤波器的残差）。 2. 涉及量子计算或生物启发计算的诊断算法本书的技术栈基于经典控制理论和数值计算。任何尚未进入成熟工程应用阶段的、基于量子优化或复杂非经典计算范式的诊断方法，均不在本书的讨论范围之内。 3. 系统级可靠性工程与全生命周期管理（LTSA）的宏观管理本书专注于故障发生时的“如何识别”这一技术环节。它不涵盖以下宏观管理议题：维修计划的制定与调度（Maintenance Scheduling）。维修成本效益分析（Cost-Benefit Analysis of Maintenance）。大规模资产组合的健康管理策略。 --- 总结《Model-based Fault Diagnosis Techniques》是一本严谨的、面向系统工程师和控制理论研究人员的专著。它专注于如何构建精确的数学模型，利用这些模型来生成残差信号，并通过观测器理论、参数辨识和结构分析，实现故障的隔离、定位与量化估计。本书的价值在于提供了一套可解释、可验证的诊断框架，而非依赖于海量历史数据或单纯的信号处理技巧。它要求读者具备扎实的线性代数、微分方程和经典控制理论基础。本书旨在成为模型基诊断领域的权威参考书，其内容边界清晰，旨在深入挖掘解析诊断技术的潜能，同时避免在其他相关但非核心的工程或数据科学领域分散精力。