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期刊文章详细信息

基于RBF 神经网络观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法(英文)  ( EI收录)  

An Approach to Robust Fault Detection for Nonlinear System Based on RBF Neural Network Observer 

  

文献类型:期刊文章

作  者:胡寿松[1] 周川[1] 胡维礼[2] 陈庆伟[2] 苏红云[3]

机构地区:[1]南京航空航天大学自动控制系,南京210016 [2]南京理工大学自动控制系,南京210094 [3]江阴职工大学电子工程系,江阴214431

出  处:《控制理论与应用》

年  份:1999

卷  号:16

期  号:6

起止页码:853-857

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX1996、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘  要:针对一类仿射非线性动态系统,提出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.采用RBF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,证明了状态估计误差稳定且渐近收敛到零;同时提出了一种新的网络权值调整指标方法,提高了神经网络故障分类器的泛化能力。

关 键 词:故障检测 神经网络 预测器 鲁棒性  非线性系统

分 类 号:TP271]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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二级引证文献:

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同被引文献:

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