支持向量機故障診斷及控制技術

第1章 緒論
1.1 研究意義
1.2 控制系統(tǒng)故障診斷技術概述
1.2.1 故障及故障診斷的定義
1.2.2 控制系統(tǒng)故障診斷的任務及過程
1.2.3 故障診斷方法的分類
1.2.4 故障診斷技術的國內外研究現(xiàn)狀
1.2.5 故障診斷技術的發(fā)展趨勢
1.3 自動控制技術發(fā)展概述
1.3.1 經(jīng)典控制理論
1.3.2 現(xiàn)代控制理論
1.3.3 智能控制理論
1.4 統(tǒng)計學習理論與支持向量機的研究及發(fā)展現(xiàn)狀
1.4.1 學習機器的定義及性能指標
1.4.2 傳統(tǒng)機器學習理論的缺陷
1.4.3 統(tǒng)計學習理論的提出
1.4.4 支持向量機的發(fā)展歷史
1.4.5 支持向量機的優(yōu)點
1.4.6 支持向量機的應用范圍
1.5 基于SVM的控制系統(tǒng)辨識建模的國內外研究現(xiàn)狀
1.5.1 國外研究現(xiàn)狀
1.5.2 國內研究現(xiàn)狀
1.6 基于SVM的故障診斷的國內外研究現(xiàn)狀
1.6.1 國外研究現(xiàn)狀
1.6.2 國內研究現(xiàn)狀
1.7 本書的內容及章節(jié)安排
參考文獻
第2章 統(tǒng)計學習理論與支持向量機
第3章 基于SVR的控制系統(tǒng)辨識建模
第4章 基于SVR的控制系統(tǒng)故障診斷
第5章 電液位置伺服系統(tǒng)故障診斷
第6章 液壓舵機雙閉環(huán)系統(tǒng)故障診斷
第7章 基于SVM的飛控系統(tǒng)故障診斷
第8章 基于SVM的直接逆模型控制
第9章 基于SVM的內?？刂?br /> 第10章 展望
附錄