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创建页面，内容为“《'''无人机健康管理'''》，刘小雄，章卫国，李广文，史静平 著，出版社： 西北工业大学出版社。 读书是获取知识的…”
《'''无人机健康管理'''》，刘小雄，章卫国，李广文，史静平 著，出版社： 西北工业大学出版社。
读书是获取[[知识]]的重要途径。通过[[阅读]]，我们可以了解到历史、文化<ref>[https://epaper.gmw.cn/gmrb/html/2015-10/14/nw.D110000gmrb_20151014_1-13.htm 文化的作用是什么]，光明网，2015-10-14</ref>、[[科学]]、[[艺术]]等各个领域的知识，丰富我们的视野，拓宽我们的认知<ref>[https://www.sohu.com/a/394554765_498011 100句关于勤奋读书的名言警句，精彩过夏天！]，搜狐，2020-05-12</ref>。
==内容简介==
《无人机健康管理》以无人机健康管理的基本概念和基本技术为主线，主要介绍无人机健康管理系统的基本理论和方法，为先进无人机健康管理系统的研究和研制打下基础。
《无人机健康管理》主要内容包括[[无人机]]健康管理的基本概念、故障诊断、健康特征提取、健康评估、健康预测、故障缓和与重构，并结合实例介绍了无人机健康管理系统的设计过程。
《无人机健康管理》的主要特点是对无人机的健康管理技术进行详细的描述和说明，由基本概念到算法实现，最后结合具体实例进行分析，做到深入浅出、层层推进，所介绍的健康管理技术不仅可以应用于无人机，还可应用于各种飞行器健康管理系统的设计研究。
《无人机健康管理》可供工程技术人员进行飞行器或者机电设备健康管理技术研究设计时参考与使用，同时也可作为高等院校高年级本科生和研究生的教材和参考书。
==目录==
第1章 绪论
1．1 健康管理技术
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究内容
1．1．3 研究现状
1．2 无人机PHM技术
1．2．1 PHM基本概念
1．2．2 PHM系统结构
1．2．3 PHM基本方法
1．2．4 PHM关键技术
1．3 无人机PHM的发展趋势
第2章 [[故障]]诊断技术
2．1 基本概念
2．2 基于故障树的故障诊断
2．2．1 构建故障树
2．2．2 故障树分析
2．2．3 实例分析
2．3 基于案例推理的故障诊断
2．3．1 案例检索
2．3．2 案例推理
2．3．3 CBR的工作机制
2．4 故障诊断专家系统
2．4．1 专家系统的结构
2．4．2 知识库的构建
2．4．3 基于案例推理的专家系统
2．5 实时故障诊断
2．5．1 基于阈值逻辑的诊断
2．5．2 基于解析余度的诊断
2．6 基于多模型技术的故障诊断方法研究
2．6．1 引言
2．6．2 多模型自适应估计方法
2．6．3 故障隔离
2．7 本章小结
……
第3章 健康特征提取方法
第4章 健康评估方法
第5章 健康预测方法
第6章 故障缓和与重构
第7章 无人机自动驾驶仪故障诊断专家系统
第8章 基于模型方法的无人机作动器健康管理
第9章 基于数据驱动的无人机作动器健康管理
第10章 总结
参考文献
==参考文献==
[[Category:040 類書總論；百科全書總論]]
读书是获取[[知识]]的重要途径。通过[[阅读]]，我们可以了解到历史、文化<ref>[https://epaper.gmw.cn/gmrb/html/2015-10/14/nw.D110000gmrb_20151014_1-13.htm 文化的作用是什么]，光明网，2015-10-14</ref>、[[科学]]、[[艺术]]等各个领域的知识，丰富我们的视野，拓宽我们的认知<ref>[https://www.sohu.com/a/394554765_498011 100句关于勤奋读书的名言警句，精彩过夏天！]，搜狐，2020-05-12</ref>。
==内容简介==
《无人机健康管理》以无人机健康管理的基本概念和基本技术为主线，主要介绍无人机健康管理系统的基本理论和方法，为先进无人机健康管理系统的研究和研制打下基础。
《无人机健康管理》主要内容包括[[无人机]]健康管理的基本概念、故障诊断、健康特征提取、健康评估、健康预测、故障缓和与重构，并结合实例介绍了无人机健康管理系统的设计过程。
《无人机健康管理》的主要特点是对无人机的健康管理技术进行详细的描述和说明，由基本概念到算法实现，最后结合具体实例进行分析，做到深入浅出、层层推进，所介绍的健康管理技术不仅可以应用于无人机，还可应用于各种飞行器健康管理系统的设计研究。
《无人机健康管理》可供工程技术人员进行飞行器或者机电设备健康管理技术研究设计时参考与使用，同时也可作为高等院校高年级本科生和研究生的教材和参考书。
==目录==
第1章 绪论
1．1 健康管理技术
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究内容
1．1．3 研究现状
1．2 无人机PHM技术
1．2．1 PHM基本概念
1．2．2 PHM系统结构
1．2．3 PHM基本方法
1．2．4 PHM关键技术
1．3 无人机PHM的发展趋势
第2章 [[故障]]诊断技术
2．1 基本概念
2．2 基于故障树的故障诊断
2．2．1 构建故障树
2．2．2 故障树分析
2．2．3 实例分析
2．3 基于案例推理的故障诊断
2．3．1 案例检索
2．3．2 案例推理
2．3．3 CBR的工作机制
2．4 故障诊断专家系统
2．4．1 专家系统的结构
2．4．2 知识库的构建
2．4．3 基于案例推理的专家系统
2．5 实时故障诊断
2．5．1 基于阈值逻辑的诊断
2．5．2 基于解析余度的诊断
2．6 基于多模型技术的故障诊断方法研究
2．6．1 引言
2．6．2 多模型自适应估计方法
2．6．3 故障隔离
2．7 本章小结
……
第3章 健康特征提取方法
第4章 健康评估方法
第5章 健康预测方法
第6章 故障缓和与重构
第7章 无人机自动驾驶仪故障诊断专家系统
第8章 基于模型方法的无人机作动器健康管理
第9章 基于数据驱动的无人机作动器健康管理
第10章 总结
参考文献
==参考文献==
[[Category:040 類書總論；百科全書總論]]