支持向量机故障诊断及控制技术

　　支持向量机目前在模式识别、辨识建模、故障诊断、智能控制等各个领域得到了广泛的应用。胡良谋、曹克强、徐浩军、董新民所著的《支持向量机故障诊断及控制技术（附光盘）》主要研究基于支持向量机回归算法的控制系统（包括电液伺服系统和飞行控制系统）辨识建模、故障诊断及智能控制（包括逆模型控制和内模控制）理论和方法，进行了大量的仿真试验研究，并给出了部分典型实例的MATLAB仿真程序，便于读者自学和进一步开发。希望《支持向量机故障诊断及控制技术（附光盘）》的出版能促进支持向量机在我国的发展与提高。《支持向量机故障诊断及控制技术（附光盘）》可作为从事人工智能、系统辨识、故障诊断、智能控制等领域工程技术人员的参考书，同时也可作为人工智能、控制理论与应用、计算机应用、飞行器设计等专业高年级本科生、研究生和教师的参考书。

　　胡良谋（1979-），男，安徽桐城人，空军工程大学工程学院博士后。1999年获陕西省高等数学竞赛一等奖，2000年获全国大学生数学建模竞赛陕西省二等奖，2004年被空军工程大学评为优秀硕士研究生。2009年获中国博士后科学基金一等资助，2010年获中国博士后科学基金特别资助。参与完成国家级和军队级科研项目10余项，其中获军队科技进步二等奖1项，三等奖1项，申请国家发明专利3项。在中文核心期刊和国际学术会议上共发表学术论文40余篇。

第1章 绪论
1.1 研究意义
1.2 控制系统故障诊断技术概述
1.2.1 故障及故障诊断的定义
1.2.2 控制系统故障诊断的任务及过程
1.2.3 故障诊断方法的分类
1.2.4 故障诊断技术的国内外研究现状
1.2.5 故障诊断技术的发展趋势
1.3 自动控制技术发展概述
1.3.1 经典控制理论
1.3.2 现代控制理论
1.3.3 智能控制理论
1.4 统计学习理论与支持向量机的研究及发展现状
1.4.1 学习机器的定义及性能指标
1.4.2 传统机器学习理论的缺陷
1.4.3 统计学习理论的提出
1.4.4 支持向量机的发展历史
1.4.5 支持向量机的优点
1.4.6 支持向量机的应用范围
1.5 基于SVM的控制系统辨识建模的国内外研究现状
1.5.1 国外研究现状
1.5.2 国内研究现状
1.6 基于SVM的故障诊断的国内外研究现状
1.6.1 国外研究现状
1.6.2 国内研究现状
1.7 本书的内容及章节安排
参考文献
第2章 统计学习理论与支持向量机
第3章 基于SVR的控制系统辨识建模
第4章 基于SVR的控制系统故障诊断
第5章 电液位置伺服系统故障诊断
第6章 液压舵机双闭环系统故障诊断
第7章 基于SVM的飞控系统故障诊断
第8章 基于SVM的直接逆模型控制
第9章 基于SVM的内模控制
第10章 展望
附录