基于RBF神经网络观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法
胡寿松1
周川1
胡维礼2
陈庆伟2
苏红云3
1.南京航空航天大学自动控制系,南京,2100162.南京理工大学自动控制系,南京,2100943.江阴职工大学电子工程系,江阴,214431
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.
关键词：故障检测神经网络观测器鲁棒性
分类号：TP3(计算技术、计算机技术)
资助基金：中国科学院项目（非规范项目）(69974021)航空科学基金(98Z51002)
论文发表日期：1999-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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