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第1章 绪论1

1.1 测控系统的基本组成1

1.1.1 硬件组成1

1.1.2 软件部分3

1.2 测控系统故障检测与诊断的意义3

1.3 测控系统故障检测与诊断及容错控制的含义5

1.3.1 测控系统故障检测与诊断的含义5

1.3.2 容错控制的含义5

1.4 测控系统故障检测与诊断的目的和任务6

1.5 故障检测与诊断技术的发展历史概况6

1.6 故障检测与诊断的主要理论和技术发展趋势7

1.6.1 故障检测与诊断的主要理论和和方法7

1.6.2 诊断技术的研究现状与发展趋势8

1.7 现代故障检测与诊断的主要内容9

1.8 测控系统运行故障检测与诊断系统实例10

1.9 本课程的特点和学习方法12

习题12

第2章 测控系统的可靠性分析13

2.1 可靠性与失效性基本含义13

2.1.1 可靠性基本含义13

2.1.2 失效性基本含义14

2.2 元部件的可靠度函数及失效分析14

2.3 系统平均寿命分析17

2.4 测控系统的可靠性模型17

2.4.1 串联结构模型及其数学模型18

2.4.2 并联结构模型及其数学模型19

2.4.3 （m,n）并联结构模型及其数学模型20

2.4.4 混合结构模型及其数学模型21

2.4.5 复杂结构模型及其数学模型22

2.5 可靠性结构模型与功能模型26

2.6 提高测控系统可靠性的主要方法27

2.6.1 提高元部件可靠性的方法27

2.6.2 系统的高可靠性设计28

2.6.3 控制系统的容错设计28

2.6.4 故障检测与诊断技术的容错设计29

习题29

第3章 测控系统故障模型化与参数化32

3.1 测控系统运行行为的描述32

3.2 测控系统故障的数学表示33

3.2.1 传感器故障模型33

3.2.2 执行器故障模型34

3.2.3 系统状态故障模型34

3.3 系统故障模型的相互转化35

3.4 测控系统故障的可检测性36

3.4.1 状态突变的可检测性36

3.4.2 输入突变的可检测性37

3.4.3 输出突变的可检测性37

3.5 参数估计方法38

3.5.1 参数估计39

3.5.2 过程参数的确定41

3.5.3 故障的检测与分离41

习题42

第4章 故障树分析与诊断方法43

4.1 故障树的分析概述43

4.1.1 故障树基本含义43

4.1.2 故障树分析的特点及步骤44

4.2 故障树分析使用的符号44

4.3 故障树的建造45

4.3.1 确定顶端事件和边界条件45

4.3.2 逐层展开建立故障树46

4.4 故障树的定性分析49

4.4.1 最小割集的定义49

4.4.2 最小割集的求法49

4.5 故障树的定量分析53

习题55

第5章 故障诊断中的相关分析法58

5.1 自相关分析58

5.1.1 自相关函数的定义58

5.1.2 自相关函数的性质59

5.1.3 自相关系数60

5.1.4 自相关函数在检测和故障诊断中的应用60

5.1.5 自相关函数的计算63

5.2 互相关分析64

5.2.1 互相关函数定义64

5.2.2 互相关函数的性质65

5.2.3 互相关系数γxy（τ）65

5.2.4 互相关函数在检测与故障诊断中的应用66

5.2.5 互相关函数的计算71

5.3 相干函数分析71

5.3.1 相干函数的概念71

5.3.2 应用实例72

5.3.3 多输入、单输出系统的相干分析74

5.4 协方差矩阵75

5.4.1 协方差矩阵的定义76

5.4.2 协方差矩阵的建立步骤76

5.4.3 协方差矩阵的物理意义77

5.4.4 应用实例77

5.5 主分量分析（或主向量分析）78

5.5.1 主分量的概念78

5.5.2 主分量的计算80

5.6 主分量分析常用准则85

5.6.1 系统类平均聚类方法86

5.6.2 逐一比较法86

习题86

第6章 故障诊断中的时序分析方法91

6.1 时序模型的概念91

6.1.1 输出数据所包含的信息91

6.1.2 时序模型93

6.2 时序模型的基本特性94

6.3 时序模型的建模方法98

6.3.1 数据的采集、检验与预处理99

6.3.2 AR（n）模型的建模99

6.3.3 ARMA（n,m）模型的建模102

6.4 时序模型诊断法及判别函数103

6.4.1 参考模型与待检模型103

6.4.2 直接利用模型参数诊断103

6.4.3 利用判别函数诊断107

6.5 最大熵谱分析法109

6.5.1 熵谱问题的提出109

6.5.2 系统熵的基本性质111

6.5.3 最大熵谱的伯格算法及其应用112

6.6 倒频谱分析法114

6.6.1 倒频谱的计算114

6.6.2 倒频谱在诊断中的应用实例115

习题119

第7章 故障诊断中的小波变换诊断方法121

7.1 小波变换的基本原理121

7.2 基于小波分析的信号处理124

7.2.1 奇异信号检测124

7.2.2 信噪分离125

7.2.3 频带分析技术125

习题126

第8章 故障诊断中的神经网络诊断方法127

8.1 人工神经网络的基本原理127

8.1.1 神经元的结构模型127

8.1.2 人工神经元网络的动态特性129

8.1.3 学习算法131

8.1.4 神经网络的基本模型131

8.2 Hopfield神经网络132

8.2.1 二值神经元Hop网132

8.2.2 Hop网在故障诊断中的应用135

习题137

第9章 常用传感器故障检测与诊断139

9.1 传感器及其分类139

9.1.1 传感器的定义与组成139

9.1.2 传感器的分类140

9.1.3 传感器的重要意义140

9.2 温度传感器的基本原理及故障检测141

9.2.1 热电偶141

9.2.2 热电阻142

9.3 压力传感器的基本原理与故障检测143

9.3.1 应变式传感器143

9.3.2 压电式传感器146

9.4 流量传感器的基本原理与故障检测148

9.4.1 差压式流量传感器148

9.4.2 电磁式流量传感器149

习题151

第10章 测控系统执行器故障检测与诊断152

10.1 测控系统常用执行器及其作用152

10.1.1 连续生产过程测控系统的执行器152

10.1.2 机电一体化测控系统中的执行器153

10.2 执行器基工作原理及故障诊断153

10.2.1 气动执行器的构成原理153

10.2.2 电动执行器的组成原理154

10.2.3 气动执行器模型及故障诊断155

10.3 执行电动机基本原理及故障诊断159

10.3.1 执行电机的工作原理160

10.3.2 执行电机的典型故障163

习题164

第11章 摆式列车倾摆测控系统故障诊断分析165

11.1 摆式列车基本原理165

11.2 摆式列车倾摆控制系统的组成167

11.2.1 检测子系统167

11.2.2 控制子系统168

11.2.3 通信子系统168

11.2.4 倾摆作动子系统169

11.3 倾摆控制系统故障诊断技术170

11.3.1 检测子系统故障诊断技术170

11.3.2 倾摆控制子系统故障诊断技术176

习题182

参考文献183