本书围绕复杂非线性系统的故障诊断和智能自适应容错控制问题做了相关研究。结合作者多年的研究工作，介绍故障诊断与智能容错控制的发展历史及演化趋势、容错控制与经典控制理论之间的关系；设计状态观测器和故障诊断观测器来实现故障检测和故障估计；研究基于模型驱动的智能自适应容错控制问题和基于数据驱动的**容错控制问题。本书构建了一套集故障检测、故障估计、参数学习和性能学习为一体的自适应控制体系。选材上既考虑了问题本身的实用性和客观性，又注意到控制概念的可读性、认识方法的广泛性以及控制方法的新颖性和前瞻性。
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目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 故障诊断概述 3
1.3 自适应控制概述 7
1.4 智能控制与自适应控制 11
1.5 容错控制与控制基础理论的关系 14
1.6 模型驱动与数据驱动的认识 25
1.7 预备知识 31
1.7.1 神经网络近似原理 31
1.7.2 增强学习算法 32
1.8 主要研究内容 33
第2章 Lipschitz非线性系统的故障观测器设计 37
2.1 引言 37
2.2 观测器基础知识 37
2.3 Lipschitz非线性系统的抗扰能力分析 42
2.3.1 问题描述与基础知识 42
2.3.2 抗扰能力分析结果 44
2.4 一类自适应观测器的故障估计性能 47
2.4.1 问题描述与基础知识 47
2.4.2 自适应观测器的性能 48
2.4.3 仿真算例 50
2.5 故障估计的自适应观测器设计 51
2.5.1 问题描述与基础知识 51
2.5.2 故障估计自适应观测器主要结果 53
2.5.3 仿真算例 55
2.6 具有干扰抑制和故障估计的 PI 观测器设计 57
2.6.1 问题描述与基础知识 57
2.6.2 不存在外界干扰时的补偿控制 58
2.6.3 存在外界干扰时的补偿控制及干扰抑制 60
2.6.4 仿真算例 62
2.7 鲁棒故障诊断观测器设计 63
2.7.1 问题描述与基础知识 63
2.7.2 自适应鲁棒观测器设计和性能分析 65
2.7.3 仿真算例 73
2.8 小结 75
第3章 奇异双线性系统的故障诊断 77
3.1 引言 77
3.2 奇异双线性系统的观测器设计 78
3.2.1 问题描述 79
3.2.2 变换系统的解 81
3.2.3 观测器设计 81
3.2.4 仿真算例 84
3.3 双线性系统的故障诊断观测器设计 87
3.3.1 系统描述 88
3.3.2 奇异双线性系统的变换 89
3.3.3 系统的解 90
3.3.4 BFDO设计 91
3.3.5 故障检测 96
3.3.6 仿真算例 102
3.4 小结 106
第4章 复杂互联非线性系统的故障诊断和容错同步 107
4.1 引言 107
4.2 基于 Hop-eld神经网络的非线性系统故障估计方法 108
4.2.1 Hop-eld神经网络故障估计器 110
4.2.2 仿真算例 113
4.3 离散时间复杂互联网络的故障诊断观测器设计 115
4.3.1 问题描述与基础知识 117
4.3.2 状态观测器设计 119
4.3.3 基于自适应观测器的故障诊断 125
4.3.4 仿真算例 128
4.4 一类时滞复杂互联神经网络的容错同步 135
4.4.1 问题描述与基础知识 138
4.4.2 传感器故障下的复杂互联神经网络的容错同步 140
4.4.3 传感器故障下基于驱动-响应网络框架的自适应容错同步 145
4.4.4 具有期望同步态的自适应容错同步 150
4.4.5 仿真算例 154
4.5 小结 165
第5章 基于反步法的状态反馈容错控制 166
5.1 引言 166
5.2 问题描述和预备知识 167
5.3 控制器设计 168
5.4 仿真算例 176
5.5 小结 184
第6章 基于神经网络的输出反馈容错控制 186
6.1 引言 186
6.2 问题描述和预备知识 187
6.3 坐标系变换 189
6.4 基于最少调节参数的容错控制 192
6.5 仿真算例 199
6.6 小结 209
第7章 基于增强学习算法的容错控制 210
7.1 引言 210
7.2 问题描述和预备知识 211
7.2.1 系统描述 211
7.2.2 预备知识和控制目标 212
7.3 基于增强学习的容错控制设计 213
7.3.1 执行网及其权重自适应律 213
7.3.2 评判网及其自适应律 216
7.3.3 性能结果及稳定性分析 218
7.4 仿真算例 222
7.5 小结 229
第8章 基于最少调节参数的最优容错控制 230
8.1 引言 230
8.2 问题描述和预备知识 231
8.2.1 问题描述 231
8.2.2 预备知识以及主要控制目标 232
8.3 基于增强学习的自适应跟踪容错控制设计 233
8.3.1 执行网设计 233
8.3.2 评判网设计 235
8.3.3 执行网和评判网的更新律 237
8.4 基于增强学习的容错控制的性能分析 239
8.5 仿真算例 246
8.6 小结 256
第9章 基于数据的无模型系统的容错控制 257
9.1 引言 257
9.2 问题描述和预备知识 258
9.3 故障检测机制 260
9.4 基于回声状态网的容错控制 261
9.4.1 基于回声状态网的故障估计 262
9.4.2 容错控制器设计 264
9.5 仿真算例 270
9.6 小结 275
第10章 问题与展望 277
参考文献 280
索引 304
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