| 基于RBF神经网络的非线性系统故障诊断 |
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| 引用本文： | 贾明兴,陆宁云,王福利.基于RBF神经网络的非线性系统故障诊断[J].中南大学学报(自然科学版),2003,34(4):455-458. |
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| 作者姓名： | 贾明兴 陆宁云 王福利 |
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| 作者单位： | 1. 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;沈阳大学,信息学院,辽宁,沈阳,110044
2. 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004 |
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| 基金项目： | 辽宁省自然科学基金资助项目(002013) |
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| 摘 要： | 针对一类含模型不确定性的非线性系统,提出了具有强鲁棒性和高灵敏度的在线故障检测与诊断方法.其中,系统只有输入、输出可检测,故障是关于输入和状态的非线性函数.非线性在线估计器用于估计系统不确定部分,同时监视系统是否发生故障,估计故障的大小.仿真结果表明,故障诊断算法稳定.
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| 关 键 词： | 故障诊断 神经网络逼近器 鲁棒性 灵敏度 |
| 文章编号： | 1005-9792(2003)04-0455-04 |
| 修稿时间： | 2003年4月10日 |
Fault diagnosis based on RBF neural network in a class of nonlinear systems |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | fault diagnosis neural network approximator robustness sensitivity |
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