基于自适应迭代学习算法的一类非线性系统故障检测与估计
陈政权1
韩路2
侯彦东3
1.河南大学计算机与信息工程学院,河南开封,4750042.河南大学迈阿密学院,河南开封,4750043.河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475004;河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室,河南开封475004
摘要：针对迭代学习算法在非线性系统故障检测与估计过程中存在估计误差较大和收敛速度较慢等不足的问题,提出了一种基于龙格-库塔故障估计观测器模型的自适应迭代学习算法,有效降低了故障估计误差;并引入H∞性能指标,提高了故障估计观测器的收敛速度.该算法首先设计故障检测观测器对故障进行检测,然后设计故障估计观测器,并将自适应算法与迭代学习策略相结合,使得估计故障逐渐逼近真实故障,从而实现对非线性系统中多种常见故障的精确检测与估计.最后,通过机械臂旋转关节驱动电机的执行器故障仿真验证了所提算法的有效性.
关键词：迭代学习故障估计故障检测自适应龙格-库塔
资助基金：国家自然科学基金(61374134)河南省自然科学基金(162300410030)
论文发表日期：2020-01-01
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）
页数：10( 837-846 )
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