Modelling and Estimation Strategies for Fault Diagnosis of Non-Linear Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Witczak, Marcin

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:

价格:$ 179.67

装帧:Pap

isbn号码:9783540711148

丛书系列:

图书标签:

Fault Diagnosis
Non-Linear Systems
Modelling
Estimation
System Identification
Control Systems
Signal Processing
Machine Learning
Robust Control
Adaptive Control

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具体描述

This monograph presents a variety of techniques that can be used for designing robust fault diagnosis schemes for non-linear systems. The introductory part of the book is of a tutorial value and can be perceived as a good starting point for the new-comers to this field. Subsequently, advanced robust observer structures are presented. Parameter estimation based techniques are discussed as well. A particular attention is drawn to experimental design for fault diagnosis. The book also presents a number of robust soft computing approaches utilizing evolutionary algorithms and neural networks. All approaches described in this book are illustrated by practical applications.

好的，以下是关于一本名为《Model Order Reduction Techniques for Large-Scale Systems》的图书的详细简介，该书内容与您提供的书名《Modelling and Estimation Strategies for Fault Diagnosis of Non-Linear Systems》无关。 --- 图书名称：《Model Order Reduction Techniques for Large-Scale Systems》图书简介核心主题：针对高维、大规模系统的有效降阶建模与仿真方法面向读者：控制系统工程师、系统建模专家、动态系统分析人员、研究生及相关领域的研究人员。图书概述：在现代工程领域，我们面对的系统日益复杂，动辄涉及数千甚至数百万个状态变量。无论是航空航天器、大型电网、复杂的微电子系统，还是生物医学网络，这些“大规模系统”的精确建模往往导致难以处理的高维状态空间表示。直接在全阶模型上进行仿真、控制设计或状态估计，不仅计算成本高昂，而且在实时应用中几乎是不可能完成的任务。《Model Order Reduction Techniques for Large-Scale Systems》正是为了应对这一挑战而撰写。本书系统地梳理和深入探讨了从高维、精细化模型中提取出低维、但能保留关键动态特性的“降阶模型”的核心理论、算法及其工程应用。本书旨在为读者提供一套全面且实用的工具箱，使其能够有效地驾驭和分析复杂系统。本书的结构设计旨在平衡理论的严谨性与工程实践的可操作性。它首先回顾了经典的状态空间理论，并指出高维系统的内在局限性，随后引导读者进入降阶建模的广阔领域。全书共分为八个主要章节，层层递进，确保读者能够从基础概念平稳过渡到前沿技术。 --- 章节深度解析：第一章：大规模系统的挑战与降阶建模的必要性本章首先界定“大规模系统”的内涵及其在不同工程分支中的体现（如多物理场耦合、分布式参数系统）。重点分析了全阶模型带来的计算瓶颈（如存储需求、求解时间）和分析困难（如可解释性差）。同时，本章阐述了降阶模型（Reduced-Order Models, ROMs）的价值所在——即在保持系统主要动态行为的同时，大幅度降低复杂性。第二章：基于模态分析的降阶方法本章集中探讨基于系统固有特性的降阶技术。详细介绍了经典的模态截断法 (Modal Truncation)，包括如何识别对系统响应贡献最大的主导模态。同时，深入讲解了平衡截断 (Balanced Truncation) 理论，特别是其在确定系统能控性和能观性方面的优势，并探讨了如何计算Hankel奇异值来指导模态的选择。本章为后续更复杂的非线性方法奠定了线性基础。第三章：有理逼近与匹配技术对于许多工程系统，其动态特性可以通过频域函数或传递函数来描述。本章聚焦于如何在频域内实现降阶。核心内容包括Pade逼近、势能逼近 (Potential Approximation) 以及有理函数拟合。重点讨论了如何在特定频率点上精确匹配原系统的幅频和相频响应，确保降阶模型在关键工作频段的准确性。第四章：投影方法与Krylov子空间技术本章介绍了利用投影技术将高维问题映射到低维子空间中的强大工具。详细阐述了Lanczos算法和Arnoldi迭代在构建Krylov子空间中的应用。这对于求解大型稀疏矩阵特征值问题和求解瞬态响应至关重要，特别是在处理大规模稀疏系统矩阵时，这些方法展现出卓越的效率和准确性。第五章：非线性系统的降阶：Taylor展开与投影将降阶思想扩展到非线性领域是本书的关键贡献之一。本章首先探讨了如何通过泰勒级数展开，在平衡点附近线性化系统，然后应用线性降阶技术。随后，重点介绍中心流形理论 (Center Manifold Theory) 在识别系统内在低维动态行为中的作用。此外，本章也触及了投影方法在非线性系统中的直接应用，例如如何构建非线性投影算子。第六章：基于数据驱动的降阶方法 (Data-Driven ROMs) 随着实验数据和仿真数据的爆炸式增长，数据驱动的降阶方法日益重要。本章详细介绍Proper Orthogonal Decomposition (POD) 及其在动力学系统中的应用，即如何从一组系统快照中提取出最优的低维基函数。更进一步，本书阐述了Dynamic Mode Decomposition (DMD) 及其增强版本（如Extended DMD），如何从时序数据中直接辨识出系统的内在振荡模式和增长/衰减率，从而构建出数据驱动的低维模型。第七章：非线性降阶的进阶技术：动力学系统与多重保真度本章深入探讨了非线性系统降阶的更精细化方法。重点包括多重保真度模型集成 (Multi-Fidelity Modeling)，即如何结合高保真但昂贵模型与低保真但廉价模型的信息，以实现高效且准确的降阶。同时，讨论了如何处理状态相关的非线性项，确保降阶模型在整个操作包络内的鲁棒性。第八章：降阶模型的应用与验证本书的最后一章回归工程实践。详细说明了降阶模型在控制系统设计（如LQR、MPC）、状态估计（如卡尔曼滤波器的降阶版本）以及实时仿真中的部署策略。关键内容包括降阶模型的误差分析和模型验证框架，指导工程师如何量化降阶带来的误差，并确保所获得的低维模型满足特定的工程精度要求。 --- 本书特色： 1. 理论与实践的完美结合：每个核心算法都配有详细的数学推导，并结合实际工程案例进行说明。 2. 覆盖面广：涵盖了从经典模态截断到前沿数据驱动DMD的几乎所有主流降阶技术。 3. 结构清晰：逻辑上从线性系统过渡到非线性系统，从基于模型的理论到基于数据的实践。 4. 面向求解：许多章节讨论了如何利用现代计算工具（如稀疏矩阵技术）来高效实现这些算法。《Model Order Reduction Techniques for Large-Scale Systems》不仅仅是一本理论参考书，更是一部实用的工程手册，旨在赋能工程师和研究人员，使他们能够有效地处理和理解那些曾经看似无法企及的超大型复杂系统。通过掌握本书所介绍的技术，读者将能够显著提升其建模、仿真和分析的效率和深度。