基于神经网络的非线性观测器及在线故障检测

提出一种基于径向基函数神经网络的非线性观测器的设计方法，并将其应用于复杂非线性系统的故障检测与隔离。该方法将神经网络离线学习与在线学习相结合，获取系统输入输出的非线性动力学特性，进而实时计算出残差并进行逻辑判决，可显著提高故障检测的快速性、鲁棒性及准确率。最后，针对非线性同步交流电机的结构损伤故障进行了仿真，结果表明本文所提方法的有效性。