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基于神经网络自适应观测器的鲁棒故障检测
引用本文:周川,胡维礼,陈庆伟.基于神经网络自适应观测器的鲁棒故障检测[J].应用科学学报,2004,22(1):124-126.
作者姓名:周川  胡维礼  陈庆伟
作者单位:南京理工大学自动化系 江苏南京 210094
基金项目:国家自然科学基金(60174019),清华大学智能技术与系统重点实验室基金,南京理工大学科研发展基金资助项目
摘    要:提出一种基于动态神经网络的不确定非线性系统鲁棒故障检测方法,该方法通过构造神经网络自适应观测器来获取反映系统故障的残差信息以进行快速的故障检测,并采用Lyapunov稳定理论证明了闭环误差系统的一致最终有界稳定性.针对某型飞机舵面故障的仿真验证了本文方法的有效性.

关 键 词:动态神经网络  自适应观测器  故障检测  
文章编号:0255-8297(2004)01-0124-03
收稿时间:2002-07-14
修稿时间:2003-08-30

Robust Fault Detection Based on Neural Network Adaptive Observers
ZHOU Chuan,HU Wei-li,CHEN Qing-wei.Robust Fault Detection Based on Neural Network Adaptive Observers[J].Journal of Applied Sciences,2004,22(1):124-126.
Authors:ZHOU Chuan  HU Wei-li  CHEN Qing-wei
Institution:Department of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
Abstract:A fault detection method based on dynamic recurrent neural networks for uncertain nonlinear system is presented in this paper. A residual information is obtained by using adaptive neural networks observers, so the system faults can be detected rapidly. The uniformly ultimately bounded stability of closed-loop error system is guaranteed by Lyapunov stability theory. Finally simulation results of a fighter's control surface failure reveal the effectiveness of this method.
Keywords:dynamic neural networks  adaptive observer  fault detection
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