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第1章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.1.1传感器的重要性 1

1.1.2智能传感器技术及发展现状 2

1.2传感器性能评估与故障诊断的重要性 4

1.2.1故障的定义 4

1.2.2故障诊断的任务及其研究的内容 5

1.2.3性能评估的含义 6

1.2.4传感器故障及性能变化原因 6

1.2.5传感器性能评估与故障诊断的意义 7

1.3传感器故障诊断的方法及研究现状 9

1.3.1基于解析模型的方法 10

1.3.2基于信号处理的方法 12

1.3.3基于知识的方法 14

1.3.4目前主要存在的问题 15

1.4本书研究的主要内容 17

第2章 在线传感器性能评估指标和评估方法的确定 19

2.1传感器的性能指标分析 19

2.1.1传感器误差分析 19

2.1.2传感器静态性能指标的分析 21

2.1.3传感器的测量不确定度 26

2.2在线传感器性能评估方法 30

2.2.1传感器性能评估基本方法的提出 30

2.2.2神经网络预测前小波滤波的必要性分析 31

2.2.3小波滤波对神经网络预测精度影响的仿真 32

2.3本章小结 37

第3章 传感器输出时间序列的实时小波滤波方法 38

3.1小波变换的基本理论 38

3.1.1连续小波变换 39

3.1.2离散小波变换 39

3.1.3正交小波变换的快速算法——Mallat算法 40

3.1.4离散时间序列的正交小波变换 43

3.2小波变换在信号滤波中的应用研究 45

3.2.1小波滤波原理 45

3.2.2小波滤波的常见方法 46

3.2.3传感器输出时间序列的小波域阈值滤波的基本原理 47

3.2.4小波域阈值滤波的实时性方法研究 47

3.3实时滤波效果的实验分析 54

3.3.1实测信号的实时滤波效果分析 54

3.3.2典型信号的实时滤波效果研究 57

3.3.3仿真信号的实时滤波效果研究 60

3.4本章小结 63

第4章 基于神经网络的传感器输出时间序列预测方法 65

4.1预测的基本理论 65

4.1.1预测的特点 66

4.1.2预测性能评价指标 67

4.2时间序列预测的常用方法 68

4.2.1传统的时间序列预测方法 69

4.2.2基于神经网络的时间序列预测方法 71

4.3自适应线性神经网络在时间序列预测中的应用 74

4.3.1自适应线性神经网络简介 74

4.3.2自适应线性神经网络用于时间序列预测的步骤 75

4.3.3自适应线性神经网络进行时间序列预测的效果 76

4.4 BP神经网络在时间序列预测中的应用 79

4.4.1 BP神经网络概述 79

4.4.2 BP神经网络用于时间序列预测的方法 80

4.4.3运用BP神经网络进行时间序列预测的效果 82

4.5本章小结 84

第5章 在线传感器突变信号的检测与识别 86

5.1突变信号的产生及特征分析 87

5.2基于小波变换及小波包的频带分析 89

5.2.1小波变换与小波包的频率分辨力 89

5.2.2频带分析方法 92

5.2.3小波频带与能量积分 92

5.2.4分析步骤 92

5.3频带分析中的小波函数选择 93

5.4仿真分析 94

5.5实验研究 97

5.6本章小结 100

第6章 在线传感器性能评估与故障诊断方法的实验研究 101

6.1性能评估与故障诊断方法流程 101

6.2原油储罐液位传感器的性能评估与故障诊断 102

6.2.1 MT2000原油储罐液位测量仪的工作原理简介 102

6.2.2 MT2000原油储罐液位测量仪的性能评估与故障诊断实验 102

6.3原油含水率测量传感器的性能评估与故障诊断 105

6.3.1 CM-3电容式含水分析仪测量原理简介 106

6.3.2 CM-3电容式含水分析仪性能评估与故障诊断实验 106

6.4原油储罐温度传感器的性能评估与故障诊断 108

6.5恒压供水系统的压力与流量传感器评估实验 110

6.5.1压力传感器的性能评估实验 110

6.5.2流量传感器的性能评估实验 111

6.6本章小结 112

第7章 基于强跟踪滤波的传感器故障诊断方法的改进 114

7.1基本卡尔曼滤波算法 114

7.2扩展卡尔曼滤波算法 116

7.3强跟踪卡尔曼滤波及其在传感器故障诊断中的应用 118

7.3.1强跟踪卡尔曼滤波的基本原理 119

7.3.2基于强跟踪卡尔曼滤波的传感器故障诊断方法 122

7.3.3存在的问题 123

7.4强跟踪卡尔曼滤波与小波滤波相结合的改进方法 123

7.4.1传感器故障模型的简化 124

7.4.2仿真实验 124

7.5双强跟踪卡尔曼滤波器的改进方法 129

7.5.1基本原理 129

7.5.2仿真实验 129

7.6本章小结 135

第8章 结论与展望 136

参考文献 140