非光滑三明治系统的软测量与故障诊断技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周祖鹏 著

图书标签:

• 软测量
• 故障诊断
• 三明治系统
• 非光滑
• 过程控制
• 状态估计
• 数据驱动
• 工业过程
• 建模与识别
• 优化算法

店铺： 智博天恒图书专营店

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787568016032

商品编码：29361998808

包装：平装-胶订

出版时间：2016-06-01

图书基本信息
图书名称	非光滑三明治系统的软测量与故障诊断技术研究
作者	周祖鹏
定价	35.00元
出版社	华中科技大学出版社
ISBN	9787568016032
出版日期	2016-06-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装-胶订
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《非光滑三明治系统的软测量与故障诊断技术研究》内容包括绪论、非光滑三明治系统的描述方法、非光滑三明治系统状态的软测量方法、软测量观测器的收敛性分析、非光滑三明治系统的鲁棒软测量方法、非光滑三明治系统的故障预报技术、复合非光滑三明治系统的软测量、总结与展望等八大部分，具体介绍了非光滑三明治系统的描述方法，阐述了非光滑三明治系统的软测量观测器与鲁棒软测量观测器的构造方法及其收敛性，给出了非光滑软测量观测器的应用实例，给出了非光滑三明治系统的故障预报技术及其应用实例，*后说明了复合非光滑三明治系统软测量方法及其应用等。《非光滑三明治系统的软测量与故障诊断技术研究》可作为高等院校自动化、机械和机电一体化等相关专业研究生的学习参考书，还可作为从事非线性系统研究的相关研究人员的参考资料。

作者简介

周祖鹏，广西桂林人，1977年12月生。2000年毕业于湖南大学汽车与拖拉机专业，获学士学位。2006年毕业于桂林电子科技大学机械电子工程专业，获硕士学位。自2012年12月毕业于西安电子科技大学电子工程学院信号与信息处理专业，师从谭永红教授。2013年分别在美国华盛顿州立大学和意大利巴西利卡塔大学开展博士后研究工作。 代表性成果及经历：自2007年起，申请发明6项，获得实用新型8项；在核心以上级别期刊发表论文20余篇，其中SCI收录论文4篇，EI收录论文10余篇。在核心刊物《控制理论与应用》上发表研究论文4篇，在国际SCI收录期刊Measurement上发表论文1篇，在国际SCI收录期刊International Jounal of Applied Electromagics and Mechanics上发表论文2篇。在国际SCI收录期刊Fuel上发表论文1篇。

目录

编辑推荐

作者根据多年来在这个领域的研究，特别针对工业中广泛存在的非光滑三明治系统进行了详细的阐述。首先，采用切换函数和切换项构建非光滑状态空间方程来描述非光滑三明治系统。其次，巧妙地构造能随系统工作区间变化而自动切换的非光滑观测器对该类系统进行状态估计和软测量。再次，考虑干扰和噪声等实际工作状态，构建了鲁棒状态观测器对系统进行鲁棒状态估计，特别是提出的广义干扰的概念成功解决了这类系统的鲁棒软测量问题。*后，利用鲁棒故障预报观测器实现了对这类系统的准确故障预报，为今后这类系统的故障诊断奠定了重要基础。

文摘

序言

现代复杂系统运行保障：非光滑三明治系统的软测量与故障诊断技术研究 引言 在现代工业生产和工程实践中，许多关键系统都表现出“非光滑”特性。与理想的、连续变化的系统不同，非光滑系统在某些操作点或特定条件下，其状态变量或系统动力学可能会发生突变，表现出非连续性、跳跃性或分段性。这类系统在诸如机械动力学、材料加工、生物医学工程、航空航天以及能源管理等诸多领域都广泛存在。例如，开关触点的接通与断开、摩擦力的突变、相变过程、材料的屈服与断裂、手术器械的精细操作等，都属于非光滑现象。 然而，许多非光滑系统往往难以直接安装传感器来实时、精确地测量所有关键状态变量。这可能是由于成本限制、空间约束、恶劣环境、测量原理的局限性，甚至某些变量本身就难以直接量化。同时，这些复杂系统在运行过程中，由于各种外部干扰、内部老化、参数漂移以及设计缺陷等因素，都可能引发故障，威胁系统的安全稳定运行。一旦发生故障，轻则导致生产效率下降、产品质量不稳定，重则可能引发设备损坏、人员伤亡，甚至造成环境污染和重大的经济损失。因此，针对这些难以直接测量的非光滑系统，发展有效的软测量和故障诊断技术，已成为保障其运行安全、提高运行效率和可靠性的关键课题。 本书《非光滑三明治系统的软测量与故障诊断技术研究》正是聚焦于这一重要且具有挑战性的科学与工程问题。我们将深入探讨非光滑三明治系统（此处“三明治”为一种比喻，泛指包含多个层级、界面或耦合机制的复杂系统，其非光滑特性可能体现在层级之间的交互、界面上的突变或耦合机制的切换等）的特性，并在此基础上，提出创新的软测量方法，以间接估计关键的、难以直接测量的状态变量。进而，我们将利用这些软测量的结果，结合先进的故障诊断技术，实现对系统运行状态的实时监测和潜在故障的早期预警与精确诊断。 第一部分：非光滑系统理论基础与建模 在深入探讨软测量与故障诊断技术之前，理解非光滑系统的内在机理至关重要。本部分将从理论层面入手，为后续的研究奠定坚实基础。 1.1 非光滑系统的定义与分类： 我们将首先界定非光滑系统的概念，并对其进行详细的分类。这包括但不限于： 基于状态变量突变的非光滑性： 例如，具有阈值效应、滞后现象、碰撞动力学等。 基于系统结构或参数的非光滑性： 例如，开关系统、切换系统、接触动力学等。 基于激励或反馈的非光滑性： 例如，受限控制、死区控制等。 我们将通过大量典型的工程实例，清晰地阐述这些分类及其在实际系统中的体现。 1.2 非光滑系统的数学建模方法： 针对非光滑系统的特性，传统的连续系统建模方法往往难以适用。本部分将重点介绍几种适用于非光滑系统的建模方法： 分段连续模型： 将系统分解为若干个在不同区域内呈连续变化的子系统，并在边界处处理其间的跳变关系。 混合模型（Hybrid Systems）： 结合连续动态和离散事件（如状态切换、逻辑规则）的数学框架。 张力梁模型（Complementarity Problems）： 特别适用于处理接触、约束等问题，如摩擦力、碰撞力等。 微分包含（Differential Inclusions）： 作为一种更具普适性的方法，能够描述具有不确定性或多值映射的非光滑动态。 我们将讨论各种建模方法的优缺点，以及它们在不同类型非光滑系统中的适用性。 1.3 “三明治”结构系统的非光滑特性分析： 本节将聚焦于本书研究的核心对象——“非光滑三明治系统”。我们将深入分析其“三明治”结构所带来的特定非光滑性，例如： 多层耦合的非线性交互： 各层级之间的非线性关系以及耦合点的突变。 界面处的接触与分离： 物理界面上的接触力、摩擦力、能量传递的非连续性。 不同工作模式的切换： 系统在不同模式下动力学特性的突然变化。 我们将通过细致的机理分析和数学推导，揭示导致系统非光滑行为的根本原因。 第二部分：非光滑系统的软测量技术研究 当直接测量受限或不可行时，软测量技术便成为获取系统状态信息的有效手段。本部分将专注于为非光滑系统设计鲁棒且精确的软测量方法。 2.1 软测量技术的原理与分类： 基于模型的方法： 利用系统模型（如上述的非光滑模型）和可测量变量（如输入、输出、部分传感器读数）来估计未知状态变量。 基于数据驱动的方法： 不依赖显式的系统模型，而是通过学习输入-输出数据之间的关系来构建软测量模型（如机器学习、统计模型）。 混合方法： 结合模型和数据驱动的优势。 2.2 针对非光滑特性的软测量模型设计： 传统的软测量模型（如卡尔曼滤波、滑模观测器）在处理非光滑系统时可能面临稳定性、收敛性或鲁棒性问题。本书将提出改进或新型的软测量模型，以适应非光滑系统的特点： 基于混合动力学理论的软测量： 将系统模型分解为不同模式，并利用事件检测机制来切换观测器参数或模型。 鲁棒观测器设计： 针对模型不确定性、外部扰动和非光滑性，设计具有良好鲁棒性的观测器，例如： 自适应观测器： 能够根据系统动态的变化自动调整参数。 滑模观测器（Generalized Sliding Mode Observers）： 扩展了传统滑模观测器的概念，以处理更复杂的非光滑动态，例如，基于状态互补性约束的观测器。 非线性滤波方法： 如无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）等，在一定程度上能够处理非高斯噪声和非线性系统，但需要针对非光滑性进行改进。 基于机器学习的软测量： 深度学习模型（如LSTM, GRU）： 能够学习复杂的时序依赖关系，捕捉非光滑系统的动态模式。 支持向量机（SVM）或回归（SVR）： 用于非线性回归，可用于构建软测量模型。 基于物理信息神经网络（PINNs）： 将物理定律（包括非光滑模型的方程）嵌入神经网络的损失函数中，实现物理一致性的软测量。 2.3 “三明治”系统软测量实例分析： 本节将针对特定的“三明治”结构系统，例如： 包含摩擦/碰撞的机械臂系统： 利用力矩、关节角度等可测量信息，软测量接触力、摩擦力等关键变量。 多层复合材料加工过程： 利用温度、压力等间接测量，软测量材料内部应力、粘合强度等。 能源存储与转换系统（如电池组）： 结合电压、电流、温度等，软测量荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）等。 我们将详细展示如何根据系统的具体结构和非光滑特性，选择合适的软测量模型，并通过仿真和实验验证其性能。 第三部分：非光滑系统的故障诊断技术研究 软测量的结果为故障诊断提供了关键的数据支持。本部分将重点研究如何利用软测量信息，高效、准确地诊断非光滑系统的故障。 3.1 故障的分类与特征提取： 传感器故障： 漂移、增益误差、失效等。 执行器故障： 堵转、卡死、响应迟缓等。 系统参数变化： 磨损、老化、环境影响导致参数偏离。 结构性故障： 异物进入、连接松动等。 我们将讨论如何从软测量数据中提取与各种故障相关的特征。 3.2 基于软测量信息的故障诊断方法： 模型残差法： 利用软测量的状态变量和系统模型，计算预测值与实际值之间的残差。当残差超出阈值时，表明可能存在故障。对于非光滑系统，残差的分析需要考虑其非连续性。 基于状态变量的故障诊断： 直接分析软测量得到的关键状态变量的异常行为，如突变、持续偏离正常范围等。 基于机器学习的故障诊断： 分类器： 如支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等，直接对软测量数据进行模式识别，将系统状态分类为正常或不同类型的故障。 异常检测算法： 如孤立森林（Isolation Forest）、One-Class SVM等，用于检测与正常运行模式显著不同的数据点。 基于深度学习的端到端故障诊断： 直接从原始或预处理的传感器数据中学习故障特征，实现故障的识别和定位。 基于模糊逻辑和专家系统的诊断： 结合领域知识和模糊规则，处理不确定性和模糊信息，对故障进行诊断。 3.3 “三明治”系统故障诊断策略与案例： 多层级故障诊断： 针对“三明治”系统，开发能够区分各层级故障的诊断策略。 界面故障诊断： 重点关注界面处的异常，例如，接触不良、摩擦异常、界面材料性能退化等。 诊断的鲁棒性与实时性： 强调在存在测量噪声、模型不确定性和非光滑动态的情况下，如何保证诊断结果的可靠性和及时性。 我们将提供具体的“三明治”系统故障诊断案例，例如，在复合材料粘合过程中的界面脱层诊断，或者在精密机械运动过程中的多体碰撞故障诊断。 第四部分：实际应用与展望 本书的最终目标是将理论研究转化为实际应用。本部分将探讨非光滑软测量与故障诊断技术在具体工程领域的应用，并展望未来的发展方向。 4.1 典型工程应用领域： 航空航天： 飞行器结构动力学、发动机部件状态监测、起落架碰撞检测。 汽车工程： 动力总成控制、主动悬挂系统、制动防抱死系统（ABS）。 制造业： 机器人操作、精密加工、冲压成形、焊接过程。 生物医学工程： 手术机器人、医疗成像设备、康复器械。 能源系统： 风力发电机组、电力系统开关设备、储能系统。 4.2 技术实现的挑战与对策： 模型复杂性与计算效率： 如何在保证精度的前提下，提高模型的计算效率，实现实时诊断。 数据获取与标注： 实际工程中，高质量的故障数据往往难以获取，如何进行有效的“小样本”学习或迁移学习。 多源异构信息的融合： 如何有效地融合来自不同传感器、软测量结果以及历史数据的信息。 人机协同的故障诊断： 如何将自动化诊断系统与人工经验相结合，提高诊断的准确性和可靠性。 4.3 未来研究方向展望： 智能化与自适应性： 发展能够自主学习、自我修复和自适应调整的软测量与故障诊断系统。 因果推理与根源分析： 深入挖掘故障之间的因果关系，实现更精准的根源分析。 可解释性AI在故障诊断中的应用： 提高AI模型的透明度，便于理解诊断结果和信任度。 面向预测性维护的无缝衔接： 将故障诊断与预测性维护策略紧密结合，实现从故障预警到维修决策的智能化闭环。 结论 《非光滑三明治系统的软测量与故障诊断技术研究》致力于为现代复杂工程系统提供一种全面、有效的运行保障方案。通过深入理解非光滑系统的内在机制，创新性地设计软测量方法以克服测量限制，并结合先进的故障诊断技术实现对系统状态的实时监测和故障的精准判断，本书旨在显著提升这类系统的可靠性、安全性和经济性。本书的研究成果不仅具有重要的理论价值，更将为相关工程领域的实际应用提供强有力的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够“化繁为简”的技术方法非常着迷，这本书的书名恰好戳中了我的这一兴趣点。“软测量”这个词，在我看来，就好比是在不直接“切开”事物的情况下，就能了解其内部情况。想象一下，在某个大型工业设备上，如果某些关键参数无法直接测量，或者直接测量成本过高、风险太大，那么通过分析一些易于获取的辅助信号，就能推断出关键参数的数值，这无疑是一项极具价值的技术。而“故障诊断”更是直接关联到安全生产和经济效益。当设备出现异常时，能够快速、准确地定位问题所在，及时采取措施，就能最大限度地减少损失。这本书的标题直接点出了“非光滑三明治系统”，这让我好奇地猜测，这类系统或许在结构上存在一些非连续性或者突变，使得传统的连续系统理论难以直接应用，因此需要更特殊的“软测量”和“故障诊断”方法。书中可能详细介绍了这些方法是如何设计和实现的，比如如何构建有效的模型，如何处理噪声和不确定性，以及如何设计鲁棒的诊断算法。对于那些在复杂系统中寻求高效、经济的监测和诊断解决方案的人来说，这本书无疑是一个重要的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，乍一听，可能会让人觉得有些抽象，甚至有些难以理解。然而，仔细品味之后，我却从中感受到了一种深入探索未知领域的决心和勇气。“非光滑三明治系统”，这个描述本身就极富想象空间，它暗示着研究的对象可能并非是我们在数学建模中经常接触到的那种连续、平滑的理想模型，而是包含着离散的、跳跃的、甚至是突变的复杂结构。这让我想到很多现实世界中的系统，它们往往不如理论模型那般完美，而是充满了各种“不完美”的特征。而“软测量”与“故障诊断”的结合，则勾勒出了解决这些复杂系统难题的技术路径。我猜想，书中会详细探讨如何在这种非光滑的背景下，巧妙地利用有限的、易于获取的信息，去推断出系统内部的关键状态，并能在潜在的故障发生之前，或者发生时，及时发出预警。这不仅仅是技术上的创新，更是一种解决问题的智慧，它鼓励我们从不同的角度去观察和理解那些看似杂乱无章的现象，并从中找到规律，最终实现对系统的有效控制和保障。这本书的出现，或许能够为那些在复杂系统领域探索前进的研究者们，带来新的启示和方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来相当硬核，初初翻阅，便能感受到一股严谨的学术气息扑面而来。虽然我并不是这个领域的专业人士，但标题中的“非光滑三明治系统”本身就勾起了我的好奇心，这究竟是何种结构？它与我们日常生活中常见的“三明治”有何关联？书名中的“软测量”和“故障诊断”也让我联想到许多工业自动化场景，比如工厂里的生产线，那些精密复杂的机器如果出现问题，如何才能在不直接接触核心部件的情况下，通过一些间接的信号来监测和预警呢？我猜想，书中可能花了相当大的篇幅去解析这些非光滑系统的特性，探讨其在不同工况下的行为模式，或许还会涉及一些抽象的数学模型来描述这些系统的复杂性。对于那些需要处理复杂动态过程，并且对实时监测和故障预警有迫切需求的研究者或工程师来说，这本书无疑提供了一个深入钻研的契机。尽管我暂时无法触及书中的具体理论和技术细节，但从书名传递出的信息来看，它似乎为理解和解决工业界的一系列难题提供了理论指导和技术框架，其研究的深度和广度是显而易见的。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的目录和部分摘要，我感觉自己仿佛进入了一个全新的知识领域，充满了挑战与惊喜。“非光滑三明治系统”这个概念本身就极具独特性，它暗示着研究对象可能不是我们通常认知中那种平滑连续的结构，而是在某些特定的阈值或边界上会发生跳跃、变化，甚至是突然的失效。这让我联想到很多实际的工程问题，比如材料的断裂、结构的屈曲、或者某些化学反应的相变，这些过程往往都伴随着非光滑的特性。而“软测量”则像是一种“隔空取物”的智慧，通过观测一些容易得到的“表象”信息，来推断那些难以直接触及的“本质”属性。这对于那些无法或者不便进行物理探测的系统而言，显得尤为重要。至于“故障诊断”，更是直接指向了如何识别和应对系统中的“病灶”。书中对这些内容的深入探讨，或许会为那些在复杂、非光滑系统中面临检测和维护挑战的研究者和工程师们提供一套全新的视角和有力的工具。它可能不仅是理论上的创新，更是对实际工程问题的有力回应，填补了某些技术空白。

评分☆☆☆☆☆

在接触这本书之前，我对于“软测量”和“故障诊断”的理解主要停留在一些较为基础的层面，比如基于统计模型的方法。然而，“非光滑三明治系统”这个词汇的出现，立刻让我意识到，这本书记载的内容远不止于此。它似乎指向了一种更复杂的、可能在很多前沿科技领域都存在的系统类型。这类系统可能在设计、运行或者材料构成上就存在着内在的“非光滑性”，例如材料在达到一定应力后会突然发生破坏，或者某个控制参数在某个区间内保持不变，但一旦跨越某个临界点，其行为模式就会发生剧烈变化。在这种背景下，传统的连续变量的测量和诊断方法可能就显得力不从心。我推测，书中会详细介绍如何针对这类非光滑系统的特点，设计出更具鲁棒性和适应性的软测量模型，比如利用模糊逻辑、神经网络或者其他非线性建模技术。同时，故障诊断的部分，很可能也会超越传统的基于模型的方法，引入一些能够有效识别和定位非光滑系统突变或失效的智能算法。这本书对于那些希望突破传统技术瓶颈，解决更复杂工程问题的研究者来说，无疑是一份宝贵的资料。