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一类基于状态估计的非线性系统的智能故障诊断
引用本文:刘春生,胡寿松.一类基于状态估计的非线性系统的智能故障诊断[J].控制与决策,2005,20(5):557-561.
作者姓名:刘春生  胡寿松
作者单位:南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016
基金项目:国家自然科学基金重点项目(60234010),国防航空基金项目(02E52025).
摘    要:针对一类含有建模误差的非线性系统,研究了基于状态估计的智能故障诊断方法.首先提出一种状态估计器设计方法;然后在进行状态估计的同时用RBF神经网络来逼近系统所发生的故障.故障估计器的输入为系统的状态估计,所估计出的故障既可用作故障容错控制,也可用作报警.根据微分同胚,将含有建模误差的非线性系统变换为易于分析的规范形式,并在此基础上分析了故障诊断系统的稳定性和鲁棒性.仿真例子证明了该方法的有效性.

关 键 词:非线性系统  故障诊断  状态估计器  故障估计器  神经网络
文章编号:1001-0920(2005)05-0557-05
修稿时间:2004年7月22日

Intelligent nonlinear fault diagnosis based on state estimator
LIU Chun-sheng,HU Shou-song.Intelligent nonlinear fault diagnosis based on state estimator[J].Control and Decision,2005,20(5):557-561.
Authors:LIU Chun-sheng  HU Shou-song
Abstract:A fault diagnosis method based on state estimator for a class of nonlinear systems is proposed. The states of system and the faults in system are estimated simultaneously. The inputs of the fault approximator are the estimated states. And the outputs estimated from the fault model can be used for fault alarm or for fault tolerant control. A diffeomorphism is applied to transform the nonlinear system into a new coordinate system. The stability and robustness of the system are analysized in detail. A simulation example shows the effectiveness of the approach.
Keywords:nonlinear systems  fault diagnosis  state estimator  fault  approximator  neural network
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