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为提高无人机飞行安全可靠性,针对飞行控制系统中常出现的传感器故障以及非线性气动力模型参数难以确定的问题,提出了基于BP神经网络观测器估计的故障诊断方法;引用LM改进算法对网络参数进行调整,构造了神经网络观测器模型逼近非线性系统,并运用于飞行控制系统进行在线数字仿真,对垂直陀螺输出卡死故障、恒偏差故障和恒增益故障分别进行仿真分析;仿真结果表明,所设计神经网络观测器可以有效估计系统输出,在线诊断传感器故障。 相似文献
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研究非线性观测器故障诊断优化问题,针对一类状态不能测量的非线性不确定动态系统,提出了一种用RBF神经网络逼近渐变故障的诊断方法。设计非线性观测器来估计系统的状态,利用Lyapunov稳定性定理给出了RBF神经网络的权值、中心、宽度的更新调节律,通过在线调整RBF神经网络的权值、中心、宽度监测和估计系统中发生的非线性故障,实现了状态不能测量的非线性系统渐变故障诊断。最后,仿真例子证明了方法的有效性。 相似文献
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研究故障观测器优化设计,针对一类非线性动态系统,在考虑系统的输入输出包含外部扰动及建模误差等不确定性项[1]的情况下,为了提高所设计观测器对系统数学模型的在线跟踪能力从而进一步提高故障诊断的鲁棒性减少系统的误报警率,提出了基于模糊神经网络的诊断方法。利用神经网络以及模糊系统对非线性函数的无限逼近能力,设计了基于T-S模糊模型[2]的神经网络自适应观测器来拟合系统的非线性模型和系统的非线性故障特性。由Lyapunov稳定性方法获得调整观测器权重的规律。对所用改进方法的收敛性进行了证明,并通过仿真实例说明了诊断方法的有效性和使用性。 相似文献
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本文研究了一类单输入单输出非线性系统的神经网络自适应区间观测器设计问题. 针对由状态和输入所描述的未知非线性函数的界不可测, 现有的区间观测器方法并未有效地处理系统含有参数不确定性的未知非线性函数. 首先, 本文构造两个径向基函数神经网络来逼近未知非线性部分, 进而分别估计系统状态的上下界; 然后, 选择合适的Lyapunov函数, 采用网络权值校正和网络误差选择机制确保所设计的误差动态系统有界和非负性, 并证明了神经网络自适应区间观测器的稳定性; 最后, 通过仿真实例验证了所提出的神经网络自适应区间观测器的有效性. 相似文献
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一类仿射型非线性系统智能故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
针对一类仿射型非线性系统,在状态不完全可观测的条件下,研究其智能故障诊断问题.首先,利用微分同胚,提出系统观测器设计问题;然后针对该系统提出基于RBF神经网络逼近故障特性函数的故障诊断方法.所设计的观测器不仅能保证观测器稳定,而且通过观测误差信号识别系统故障的发生,保证了故障检测算法的鲁棒性和故障系统的稳定性;同时该设计方法对于设计常规的高增益观测器有一定帮助.最后通过仿真示例表明了所设计方法的有效性. 相似文献
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基于RBF神经网络观测器飞控系统故障诊断 总被引:4,自引:3,他引:1
为了解决非线性系统采用解析方法进行故障诊断困难的问题,利用神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,提出了一种基于RBF神经网络观测器的故障检测与诊断方法,并详细论述了该故障诊断方法的构造原理。以含有非线性项的飞行控制系统的作动器模型为例,仅作动器的输入输出可测量,通过构造RBF神经网络观测器来拟合作动器系统模型,逼近其在正常情况下的输出。最后在飞控系统的闭环控制环境下,对作动器的三种典型故障进行了计算机仿真诊断,结果表明故障诊断方法是有效的。 相似文献
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基于神经网络的非线性观测器及在线故障检测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于径向基函数神经网络的非线性观测器的设计方法,并将其应用于复杂非线性系统的故障检测与隔离。该方法将神经网络离线学习与在线学习相结合,获取系统输入输出的非线性动力学特性,进而实时计算出残差并进行逻辑判决,可显著提高故障检测的快速性、鲁棒性及准确率。最后,针对非线性同步交流电机的结构损伤故障进行了仿真,结果表明本文所提方法的有效性。 相似文献
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This paper presents a robust fault detection and isolation (FDI) scheme for a general class of nonlinear systems using a neural-network-based observer strategy. Both actuator and sensor faults are considered. The nonlinear system considered is subject to both state and sensor uncertainties and disturbances. Two recurrent neural networks are employed to identify general unknown actuator and sensor faults, respectively. The neural network weights are updated according to a modified backpropagation scheme. Unlike many previous methods developed in the literature, our proposed FDI scheme does not rely on availability of full state measurements. The stability of the overall FDI scheme in presence of unknown sensor and actuator faults as well as plant and sensor noise and uncertainties is shown by using the Lyapunov's direct method. The stability analysis developed requires no restrictive assumptions on the system and/or the FDI algorithm. Magnetorquer-type actuators and magnetometer-type sensors that are commonly employed in the attitude control subsystem (ACS) of low-Earth orbit (LEO) satellites for attitude determination and control are considered in our case studies. The effectiveness and capabilities of our proposed fault diagnosis strategy are demonstrated and validated through extensive simulation studies. 相似文献
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一种基于小波神经网络故障检测方法的仿真研究 总被引:5,自引:1,他引:4
文中提出了一种基于小波神经网络一性观测器的故障检测方法。它是一种把信号分析和模型相结合的故障检测方法,通过小波对信号的去噪和神经的神经网络的自学习功能,来获取系统输入输出的非线性动力学特性,进而实时计算出残差并进行逻辑判疡,可提高故障检测的速度和准确率。对同步交流电机的结构损伤故障进行了仿真,结果表明了该方法是可行的。 相似文献
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《Control Engineering Practice》2006,14(6):685-698
A computer-assisted fault detection and isolation (FDI) based on a fuzzy qualitative simulation algorithm used for fault detection purposes, coupled with a hierarchical structure of fuzzy neural networks used to perform the fault isolation task, is presented. The DAMADICS benchmark actuator system has been used as test bed of the current FDI system. Single abrupt and incipient faults, as well as multiple simultaneous faults have been considered to test the overall system robustness. The results obtained prove the efficiency of the proposed FDI system. 相似文献
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This study proposes a scheme for state estimation and,consequently,fault diagnosis in nonlinear systems.Initially,an optimal nonlinear observer is designed for nonlinear systems subject to an actuator or plant fault.By utilizing Lyapunov's direct method,the observer is proved to be optimal with respect to a performance function,including the magnitude of the observer gain and the convergence time.The observer gain is obtained by using approximation of Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)equation.The approximation is determined via an online trained neural network(NN).Next a class of affine nonlinear systems is considered which is subject to unknown disturbances in addition to fault signals.In this case,for each fault the original system is transformed to a new form in which the proposed optimal observer can be applied for state estimation and fault detection and isolation(FDI).Simulation results of a singlelink flexible joint robot(SLFJR)electric drive system show the effectiveness of the proposed methodology. 相似文献
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针对迭代学习算法在非线性系统故障检测与估计过程中存在估计误差较大和收敛速度较慢等不足的问题,提出了一种基于龙格–库塔故障估计观测器模型的自适应迭代学习算法,有效降低了故障估计误差;并引入H∞性能指标,提高了故障估计观测器的收敛速度.该算法首先设计故障检测观测器对故障进行检测,然后设计故障估计观测器,并将自适应算法与迭代学习策略相结合,使得估计故障逐渐逼近真实故障,从而实现对非线性系统中多种常见故障的精确检测与估计.最后,通过机械臂旋转关节驱动电机的执行器故障仿真验证了所提算法的有效性. 相似文献