基于小波神经网络的一类非线性系统的故障检测

• 作者: 任晓东 李新 罗立生 闻新 陈运
• 来源期刊: 盐城工学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 故障检测 非线性系统 状态观测器 神经网络 仿真
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 【机电工程研究】
• 页码范围: 10-16
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 4249字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16018/j.cnki.cn32-1650/n.201601003

摘要

针对一类非线性系统，提出一种小波神经网络（ wavelet neural network ， WNN）自适应故障检测方法。 WNN具有较强的泛化能力及不同的激活函数。通过设计自适应状态观测器技术，利用小波神经网络观测器良好的观测性能来观测系统的当前状态，并将其应用于一类非线性系统中，实现故障检测与诊断。利用Lyapunov直接方法从理论上证明了小波神经网络故障检测观测器的稳定性，仿真结果亦表明了该非线性系统故障检测观测器的可靠性和稳定性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闻新	沈阳航空航天大学航空航天工程学部	17	56	3.0	7.0
2	李新	沈阳航空航天大学航空航天工程学部	4	35	2.0	4.0
3	罗立生	阳航空航天大学机电工程学院	1	3	1.0	1.0
4	陈运	阳航空航天大学机电工程学院	1	3	1.0	1.0
5	任晓东	阳航空航天大学机电工程学院	1	3	1.0	1.0