原文服务方: 信息与控制       
摘要:
针对一类仿射非线性动态系统,提出了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.该方法采用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,并从理论上证明了状态估计误差稳定且渐近收敛到零;另一方面引入神经网络分类器进行故障的模式识别,通过在神经网络输入端加入噪声项来进行训练,提高神经网络的泛化逼近能力,从而保证对被监测系统的建模误差和外部扰动具有良好的鲁棒性.最后,利用本文方法针对某型歼击机结构故障进行仿真验证,仿真结果表明本文方法是有效的.
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文献信息
篇名 一类基于神经网络非线性观测器的鲁棒故障检测
来源期刊 信息与控制 学科
关键词 故障检测 神经网络 观测器 鲁棒性
年,卷(期) 1999,(3) 所属期刊栏目 实际问题研讨
研究方向 页码范围 214-218
页数 5页 分类号 TP206
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0411.1999.03.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡寿松 南京航空航天大学自动控制系 185 3001 28.0 46.0
2 胡维礼 南京理工大学自动控制系 155 2963 28.0 46.0
3 周川 南京航空航天大学自动控制系 4 155 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
故障检测
神经网络
观测器
鲁棒性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与控制
双月刊
1002-0411
21-1138/TP
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
2891
总下载数(次)
0
总被引数(次)
41289
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导