基于小波动态神经网络的非线性系统鲁棒故障检测

• 作者: 张登峰 王执铨 陆宝春
• 来源期刊: 火炮发射与控制学报
• 关键词: 信息处理技术 小波动态神经网络 故障检测 鲁棒性 故障预报
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 故障预测与诊断
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: TJ306
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6524.2004.01.009

摘要

针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,采用小波动态神经网络设计非线性观测器,以实现系统的实时鲁棒故障检测.通过小波网络逼近非线性项提高状态估计的精度,并在动态网络中加入鲁棒项增强了对不确定干扰的鲁棒性.同时采用RBF神经网络(RBFNN)对残差序列进行实时预测,实现了故障预报功能.文中证明了观测器设计的稳定性和鲁棒性,仿真示例验证了该方法的有效性.

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		331	3939	30.0	46.0
2	陆宝春		93	555	11.0	18.0
3	张登峰		46	395	11.0	18.0