神经网络故障检测算法研究

• 作者: 孙金生 李军 王执铨
• 来源期刊: 南京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障检测 卡尔曼滤波器 神经网络 非线性系统
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 页码范围: 606-608，625
• 页数: 4页
• 分类号: TP302.8
• 字数: 2190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2001.06.011

摘要

该文采用输出带输入线性项的RBF神经网络来辨识非线性随机系统模型,基于扩展卡尔曼滤波器的设计思想,设计了一个可估计状态滤波协方差阵及状态预测协方差阵上界的次优状态滤波器,以产生残差序列,并可用来进行故障检测.该方法适用于一大类非线性随机系统,具有较大的适用范围.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王执铨	南京理工大学自动化系	331	3939	30.0	46.0
2	孙金生	南京理工大学自动化系	62	829	15.0	26.0
3	李军	南京理工大学自动化系	128	848	14.0	24.0