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基于DRNN观测器的非线性系统故障检测方法

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提出了一种基于动态回归神经网络(DRNN)的不确定非线性系统的故障检测方法.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,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的一致最终有界稳定.针对某型飞机舵面故障的仿真验证了该方法的有效性.

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来源
《2003中国控制与决策学术年会》|2003年|661-663|共3页
会议地点秦皇岛
作者
周川; 胡维礼; 陈庆伟; 吴晓蓓;
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作者单位

中国航空学会;

中国兵工学会;

中国自动化学会;

中国运筹学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;随机控制系统;
关键词
动态神经网络; 故障检测; 非线性系统; 在线学习;

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