基于RBF神经网络的非线性观察器设计

• 作者: Chowdhury F N 龚华军
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 观察器 非线性系统 状态估计 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 311-315
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 1482字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1120.2006.04.011

摘要

提出了一种新的非线性观察器设计方法.与一般方法采用神经网络逼近整个非线性系统不同,该方法用RBF神经网络逼近系统的非线性项,故提高了状态估计的精度.基于李亚普诺夫方法,证明了状态估计误差渐近稳定且渐近收敛到零.仿真结果表明,所提出的非线性观察器设计方法具有良好的性能,在故障检测、状态估计等领域具有广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚华军	南京航空航天大学自动化学院	74	567	13.0	18.0