基于瞬间跳变似然比法中故障隔离方法的研究

基于瞬间跳变的似然比法能较好地诊断出单故障源，对多故障源，本文提出了其隔离算法，然而此算法很费时间，作用将启发性知识引入故障隔离算法中，分别采用了传统的专家系统以及神经网络的专家系统方法，因而能较快地较准确地隔离出多故障源。     

动态系统故障诊断中基于瞬间跳变的似然比方法

本文针对广义似然比法(GLR)的不足,提出了一种便于实时处理的新方法,仿真实验 证明该法诊断准确可靠。      

采用神经网络的传感器故障诊断方法研究

使用专用观测器组（ＤＯＳ）的方法能解决传感器故障诊断问题。然而，对于对象为非线性的、对象模型的结构和参数均未知的系统，ＤＯＳ很难构造出来，本文使用多层神经网络实现了ＤＯＳ以及决策逻辑，从而实现了对不确定的非线性系统传感器故障诊断。