| 一种基于神经网络在线逼近器的非线性鲁棒故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 周川,胡维礼,陈庆伟,吴晓蓓,胡寿松. 一种基于神经网络在线逼近器的非线性鲁棒故障诊断方法[J]. 信息与控制, 2003, 32(1): 1-4 |
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| 作者姓名： | 周川 胡维礼 陈庆伟 吴晓蓓 胡寿松 |
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| 作者单位： | 1. 南京理工大学自动化系,南京,210094
2. 南京航空航天大学自动控制系,南京,210016 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(69974021,60174019)，清华大学智能技术与系统国家重点实验室基金，南京理工大学科研发展基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对一类不确定非线性动态系统，提出了一种基于神经网络在线逼近结构的鲁棒故障检测方法．该方法通过构造神经网络通过在线逼近结构学习非线性故障特性来监测动态系统的反常行为,当故障发生时，在线估计器可逼近各种可能的未知故障，然后对其进行诊断和适应．神经网络权重的在线学习律没有持续激励的要求，并采用Lyapunov稳定性理论保证了闭环误差系统一致最终有界稳定．
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| 关 键 词： | 故障诊断 神经网络 非线性系统 |
| 文章编号： | 1002-0411(2003)01-01-04 |
| 修稿时间： | 2002-03-13 |
AN APPROACH TO NONLINEAR ROBUST FAULT DIAGNOSIS BASED ON NEURAL NETWORK ON-LINE APPROXIMATOR |
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| ZHOU Chuan HU Wei-li CHEN Qing-wei WU Xiao-bei HU Shou-song. AN APPROACH TO NONLINEAR ROBUST FAULT DIAGNOSIS BASED ON NEURAL NETWORK ON-LINE APPROXIMATOR[J]. Information and Control, 2003, 32(1): 1-4 |
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| Authors: | ZHOU Chuan HU Wei-li CHEN Qing-wei WU Xiao-bei HU Shou-song |
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| Abstract: | A fault detection method based on neural networks on-line approximation structure for uncertain nonlinear system is presented in this paper. A neural network approximator is used for learning the nonlinear fault functions to monitor the abnormal behavior of dynamic system. When system faults occur, the on-line learning structure can approximate all possible unknown faults, then the faults are identified and accommodated. The uniformly ultimately bounded stability of closed-loop error system is guaranteed by Lya-punov stability theory and the weights is tuning without need of persistency of excitation. |
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| Keywords: | fault diagnosis neural networks nonlinear system |
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