基于RBF 神经网络观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法(英文)

被引：3

作者：

胡寿松

周川

胡维礼

陈庆伟

苏红云

机构：

[1] 南京航空航天大学自动控制系!南京

[2] 南京理工大学自动控制系!南京

[3] 江阴职工大学电子工程系!江阴

来源：

控制理论与应用 | 1999年 / 06期

关键词：

故障检测; 神经网络; 观测器; 鲁棒性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对一类仿射非线性动态系统，提出一种基于神经网络非线性观测器的鲁棒故障检测与隔离的新方法．采用ＲＢＦ神经网络逼近观测器系统中的非线性项，提高了状态估计的精度，证明了状态估计误差稳定且渐近收敛到零；同时提出了一种新的网络权值调整指标方法，提高了神经网络故障分类器的泛化能力，从而保证该方法对被监测系统的建模误差和外部扰动具有良好的鲁棒性

引用

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